Ускоряемся - использование пакета IPP для увеличения скорости работы советника

Мне интересны быстрые стандартные математические функции в виде кода С++. В опциях С++ компилятора есть поддержка расширенного набора инструкций, неужель эти библиотеки сильно быстрее?

В опциях какого компилятора? Вообще все эти SSE1-2 просто выполняют за одну команду операцию над векторами данных, никакой быстрой сложной математики там нет, сложение-умножение и другие простейшие операции. В последних наборах вроде включили примитивы для шифрования и что-то еще, но тут я не в курсе.

У Интела есть простенькая библиотека www.intel.com/design/pentiumiii/devtools/AMaths.zip, разработанная еще под первый SSE, там даже тест готовый есть, можно запустить и посммотреть число тактов на функцию.

Так что ИМХО после использования SSE* дальнейший выигрыш можно получить за счет распараллеливания на многоядернике. Насколько я знаю, MKL заточен на параллельную обработку и на многих задачах типа матриц рвет такие технологии распараллеливания, как OMP и TBB.

Вообще, если нужно распараллеливать свой код на С++, рекомендуют использовать TBB, для обычного Си лучше OMP

В MVS:

Спасибо за библиотечку - очень интересно.

Недавно смотрел вебинар по Parallel Studio, там была табличка, насколько Intel C++ быстрее ближайших конкурентов. Названий конкурентов не приводилось, но ясно, что это MVS & GCC. Цифры были от 40% на целочисленных до 15% на double.

Интеловский компилер умеет использовать все расширенные вплоть до SSE4, остальные пока нет. А насчет MKL вот фраза из доки:

The Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) contains functions that are more highly optimized for Intel microprocessors than for other microprocessors. While the functions in Intel® MKL offer optimizations for both Intel and Intel-compatible microprocessors, depending on your code and other factors, you will likely get extra performance on Intel microprocessors.

While the paragraph above describes the basic optimization approach for Intel® MKL as a whole, the library may or may not be optimized to the same degree for non-Intel microprocessors for optimizations that are not unique to Intel microprocessors. These optimizations include Intel® Streaming SIMD Extensions 2 (Intel® SSE2), Intel® Streaming SIMD Extensions 3 (Intel® SSE3), and Supplemental Streaming SIMD Extensions 3 (Intel® SSSE3) instruction sets and other optimizations.

Если выигрыш 15% на double, то, возможно, проще купить новый комп...
Вероятно, на математику крайне сильно влияет размер кэша процессора.

А для того же Intel Fortran библиотеки в т.ч. используют CUDA.
Если так важны вычисления- не лучше ли пересесть на Fortran?

Ради 15%? Это даже не смешно. Рассматриваю новое железо, только если прирост на нужном мне приложении будет не менее 40-50%. А вообще больше полагаюсь на программную оптимизацию кода.

Нет, не крайне. На компиляцию - да, серьезно. На архивацию/деархивацию тоже. Но порядок роста невелик: увеличение кэша с 3 до 6 МВ ускоряет выполнение даже на этих приложениях не более чем на 10-20%.

Ну вот, я не поленился и провел небольшой тест, вычисление числа Пи. Приаттачу файл проекта для VS2010 и 5 скомпилированных екзешников, находятся в папке Release. У меня довольно старый Core2 Duo, 2-x ядерный, 3.11 Ghz, SSE4 не поддерживает. Думаю, на более новых процах результат будет еще круче. Кстати, обратите внимание, в последнем тесте включенная OMP явно мешает интелловской встроенной параллелизации. IPP компилировал, как статическую библиотеку, надеюсь, будет работать без установки Parallel Studio.

Вот код:

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

long long num_steps = 1000000000;
double step;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    clock_t start, stop;
    double x, pi, sum=0.0;
    int i;
    step = 1./(double)num_steps;
    start = clock();
//#pragma omp parallel for private(x) reduction(+:sum)  // для включения OMP раскомментируйте эту строчку
    for (i=0; i<num_steps; i++)
    {
        x = (i + .5)*step;
        sum = sum + 4.0/(1.+ x*x);
    }
    pi = sum*step;
    stop = clock();

    printf("The value of PI is %15.12f\n",pi);
    printf("The time to calculate PI was %f seconds\n", (double)(stop - start)/1000.0 );
    return 0;
}

Результаты:

Компилятор, опции компилятора	секунд
1. MS C++, включена оптимизация по скорости, SSE2, модель вычислений с плав.точной: быстрый	10.5
2. MS C++, включена оптимизация по скорости, SSE2, модель вычислений с плав.точной: быстрый, использ. OMP	5.35
3. Intel C++ Compiler XE 12.1, SSE3, параллелизация откл, OMP откл.	5.32
4. Intel C++ Compiler XE 12.1, SSE3, параллелизация вкл, используется IPP	2.71
5. Intel C++ Compiler XE 12.1, SSE3, параллелизация вкл, используется IPP, использ. OMP	2.85

А нет ли у Вас VCOMP100.DLL и libiomp5md.dll? Обе библиотеки нашел и запустил всё.

Процессор - Sandy Bridge G840 2.8 GHz. Ну, собственно, вот что вышло (2, 4 и 5 не выполнились из-за отсутствия этих библиотек):

Да, ускорение есть, и очень существенное. Кстати, интересно посмотреть, сколько времени это будет вычисляться на MQL4:

Видимо, SSE3 тут и не пахнет. Конечно, медленнее примерно в 3.5 раза.

Да, камушки у нас по 2 ядра/2 потока, так что видно, насколько SB опережает старую архитектуру даже на более низкой частоте. А вот тест с MQL откровенно удивил, я ожидал худшего.

Хотя, есть такое чувство, что за последний год они компилятор переработали, возможно, применили наработки по компилятору MQL5.

И в догонку, решил проверить свой любимый C#, результаты практически совпадают с MVC: 10.66c при однопоточном, 5.47 сек при параллелизации, которая появилась в .NET 4. То есть .NET в настоящее время не хуже С++ от того же MS.

Ну а для фильтров и прочей DSP я использую IPP, тем более, там есть готовые обертки и под дотнет и под С++.

Вот так параллелиться цикл на C# 4.0, надо просто указать, чтобы массив разбивал на части. Хотя выглядит жутковато )))

    static double ParallelPartitionerPi()
    {
        double sum = 0.0;
        double step = 1.0 / (double)num_steps;
        object monitor = new object();
        Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, num_steps), () => 0.0, (range, state, local) =>
        {
            for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
            {
                double x = (i + 0.5) * step;
                local += 4.0 / (1.0 + x * x);
            }
            return local;
        }, local => { lock (monitor) sum += local; });
        return step * sum;
    }

Для тех, кто захочет повторить, приаттачил DLL, которые потребовались Mathemat.

vcomp100.dll - это поддержка Open MP от Microsoft

libiomp5md.dll - что-то из Интеловского компилера