hw04

[Sduby22]

平台

CPU: i7-4790k

OS: Windows 10 WSL2

不知为什么，只有MINGW gcc和WSL2上的gcc能够完成矢量化，MSVC与clang均警告无法矢量化。

优化结果

1. 未优化

Initial energy: -13.414000
Final energy: -13.356842
Time elapsed: 1946 ms

2. 将全局命名空间的sqrt()替换为std::sqrt()
   • 这样会默认使用float的重载版本而不是double

Initial energy: -13.414000
Final energy: -13.356841
Time elapsed: 1571 ms

3. 使用SOA + SIMD优化
   • 这样做的话不同对象的相同属性会连续存储，在循环中连续访问的时候便于使用AVX指令集优化。

步骤：

• 将Star结构体内的float改为vector<float>
• 将循环中的迭代器改为下标访问
• CMakeLists中添加OpenMP包，添加-ffast-math -march=native选项启用AVX指令集
• 使用#pragma omp simd避免pointer aliasing影响优化

Initial energy: -13.414010
Final energy: -13.356913
Time elapsed: 234 ms

4. 将循环中的不变量提取出来，这样可以避免重复计算

对于step()其中的不变量为G*dt和eps*eps, 提取到全局变量后加快了速度

Initial energy: -13.414012
Final energy: -13.356912
Time elapsed: 217 ms

5. 进行某些代数化简

float x = stars.mass[j] * Gdt / d2;
stars.vx[i] += dx * x;
stars.vy[i] += dy * x;
stars.vz[i] += dz * x;

Initial energy: -13.414010
Final energy: -13.356913
Time elapsed: 201 ms

6. 不使用STL容器，使用C数组

有一定提升，但感觉不是很必要

Initial energy: -13.414012
Final energy: -13.356912
Time elapsed: 170 ms

7. 尝试使用循环展开，然而无效果

结果&总结

最终结果：1946ms -> 170ms （11.4倍）

• 效果最显著优化：开启SIMD指令
• 其他优化：使用std::sqrt(), 进行代数化简、循环无关量提出，不使用STL容器