有什么办法可以加速这段C#程序吗?
本帖最后由 周洲a23187 于 2023-4-12 21:05 编辑float[] temp = new float;
Parallel.For(0, 64, i =>
{
for (int j = 0; j < 64; j++)
{
double[] data = new double;
for (int k = 0; k < 1000; k++)
{
data = (double)rawData;
}
LinearSpline interpolate = LinearSpline.InterpolateSorted(signal_time, data);
for (int k = 0; k < 65536; k++)
{
if ((sample_time - signal_time) <= 1e-7)
{
temp += (float)interpolate.Interpolate(sample_time);
}
}
}
});
这是目前的性能瓶颈，外面两层循环i,j均循环64次，里面插值的k要循环65536次。有没有办法采用GPU或者其他方式加速本运算呢？ 是的，可以考虑使用gpu进行并行计算以加速运算。一种方法是使用cuda来编写可在gpu上运行的代码。您需要将代码重构为cuda c/c++并进行相应的优化以利用gpu的并行性。
首先，您需要检查您的硬件是否支持cuda。如果您的硬件不支持cuda，则需要使用另一种方法，例如opencl或vulkan等。
然后，您需要安装cuda toolkit和相应的驱动程序。接下来，您需要学习cuda c/c++编程，并使用cuda库中提供的工具和函数来编写适用于gpu的代码。
对于您的代码，您可以使用cuda的线程块和网格概念来并行化循环。您可以将外部循环分配给多个线程块，并将内部循环分配给每个线程块中的多个线程。您还可以使用共享内存来最小化从全局内存到gpu的数据传输。
由于插值计算是cpu密集型操作，因此您可能需要在gpu上使用浮点数单元（fpus）来加速计算。您可以将每个线程块映射到一个**（多处理器）上，并将每个**上的fpus分配给执行每个线程块的所有线程。
总之，使用gpu进行并行计算可能会显着提高您的代码的性能，但需要相应的准备和编程技能。 使用 simd 是的，可以使用GPU加速来提高这段C#程序的性能。一个流行的方法是使用NVIDIA的CUDA框架。为了使用CUDA，你需要安装CUDA工具包以及一个支持CUDA的显卡。在C#中使用CUDA，可以使用开源库ManagedCuda。以下是一些建议：
1、安装CUDA工具包：请访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ）并按照说明安装CUDA工具包。
2、安装ManagedCuda库：在你的C#项目中，通过NuGet安装ManagedCuda（https://www.nuget.org/packages/managedCuda/ ）。
3、将代码移植到GPU：要使用GPU，你需要将计算密集型的部分代码移植到GPU上。这意味着你需要编写一个CUDA内核（一个用C/C++编写的GPU函数）来执行插值计算。首先将内部循环（k循环）的计算迁移到CUDA内核。然后在C#代码中，使用ManagedCuda库调用这个CUDA内核。
以下是一个简化的示例，展示了如何将循环k的部分移植到CUDA内核：
my_kernel.cu
extern "C"
__global__ void interpolate_kernel(double* rawData, double* signal_time, float* sample_time, float* temp, int N)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int k = blockIdx.z * blockDim.z + threadIdx.z;
if (i < N && j < N && k < N)
{
// 这里执行插值计算并将结果存储在temp中
}
}
C#代码片段
using ManagedCuda;
using ManagedCuda.BasicTypes;
using ManagedCuda.VectorTypes;
using ManagedCuda.CudaDNN;
// 加载CUDA内核
CudaContext ctx = new CudaContext();
CudaKernel interpolate_kernel = ctx.LoadKernel("my_kernel.ptx", "interpolate_kernel");
// 分配GPU内存
CudaDeviceVariable<double> rawData_d = new CudaDeviceVariable<double>(rawData.Length);
CudaDeviceVariable<double> signal_time_d = new CudaDeviceVariable<double>(signal_time.Length);
CudaDeviceVariable<float> sample_time_d = new CudaDeviceVariable<float>(sample_time.Length);
CudaDeviceVariable<float> temp_d = new CudaDeviceVariable<float>(temp.Length);
// 将数据复制到GPU内存
rawData_d.CopyToDevice(rawData);
signal_time_d.CopyToDevice(signal_time);
sample_time_d.CopyToDevice(sample_time);
// 设置CUDA内核的执行配置（线程块大小、网格大小）
dim3 blockDim = new dim3(8, 8, 8);
dim3 gridDim = new dim3((64 + blockDim.x - 1) / blockDim.x, (64 + blockDim.y - 1) / blockDim.y, (65536 + blockDim.z - 1) / blockDim.z);
// 调用CUDA内核
interpolate_kernel.GridDimensions = gridDim;
interpolate_kernel.BlockDimensions = blockDim;
interpolate_kernel.Run(rawData_d.DevicePointer, signal_time_d.DevicePointer, sample_time_d.DevicePointer, temp_d.DevicePointer, 65536);
// 将结果从GPU内存复制回CPU内存
temp_d.CopyToHost(temp);
// 释放GPU内存
rawData_d.Dispose();
signal_time_d.Dispose();
sample_time_d.Dispose();
temp_d.Dispose();
ctx.Dispose();
请注意，这只是一个简化的示例。你需要根据你的实际情况来调整和完善代码。
使用GPU加速可以大大减少插值计算的时间，因为GPU可以并行执行大量的计算。
但是，使用GPU加速也需要注意一些细节。例如，数据的传输和GPU内存的管理可能会影响性能。
因此，在使用GPU加速时，请仔细评估你的应用程序，并根据需要进行调整。
赚小钱 发表于 2023-4-12 21:30
使用 simd
能详细说一下吗？我看网上说是将代码向量化
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