有什么办法可以加速这段C#程序吗?

周洲a23187

1. float[] temp = new float[65536];
   
2.             Parallel.For(0, 64, i =>
   
3.               {
   
4.                   for (int j = 0; j < 64; j++)
   
5.                   {
   
6.                       double[] data = new double[1000];
   
7.                       for (int k = 0; k < 1000; k++)
   
8.                       {
   
9.                           data[k] = (double)rawData[i, j, k];
   
10.                       }
    
11.                       LinearSpline interpolate = LinearSpline.InterpolateSorted(signal_time, data);
    
12.                       for (int k = 0; k < 65536; k++)
    
13.                       {
    
14.                           if ((sample_time[i, j, k] - signal_time[1000-1]) <= 1e-7)
    
15.                           {
    
16.                               temp[k] += (float)interpolate.Interpolate(sample_time[i, j, k]);
    
17.                           }
    
18.                       }               
    
19.                   }
    
20.               });

复制代码

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？

sfqxx

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。

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使用 simd

isdkz

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

1. extern "C"
   
2. __global__ void interpolate_kernel(double* rawData, double* signal_time, float* sample_time, float* temp, int N)
   
3. {
   
4.     int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
   
5.     int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
   
6.     int k = blockIdx.z * blockDim.z + threadIdx.z;
   
7.    
   
8.     if (i < N && j < N && k < N)
   
9.     {
   
10.         // 这里执行插值计算并将结果存储在temp中
    
11.     }
    
12. }
    

复制代码

C#代码片段

1. using ManagedCuda;
   
2. using ManagedCuda.BasicTypes;
   
3. using ManagedCuda.VectorTypes;
   
4. using ManagedCuda.CudaDNN;
   
5. 
   
6. // 加载CUDA内核
   
7. CudaContext ctx = new CudaContext();
   
8. CudaKernel interpolate_kernel = ctx.LoadKernel("my_kernel.ptx", "interpolate_kernel");
   
9. 
   
10. // 分配GPU内存
    
11. CudaDeviceVariable<double> rawData_d = new CudaDeviceVariable<double>(rawData.Length);
    
12. CudaDeviceVariable<double> signal_time_d = new CudaDeviceVariable<double>(signal_time.Length);
    
13. CudaDeviceVariable<float> sample_time_d = new CudaDeviceVariable<float>(sample_time.Length);
    
14. CudaDeviceVariable<float> temp_d = new CudaDeviceVariable<float>(temp.Length);
    
15. 
    
16. // 将数据复制到GPU内存
    
17. rawData_d.CopyToDevice(rawData);
    
18. signal_time_d.CopyToDevice(signal_time);
    
19. sample_time_d.CopyToDevice(sample_time);
    
20. 
    
21. // 设置CUDA内核的执行配置（线程块大小、网格大小）
    
22. dim3 blockDim = new dim3(8, 8, 8);
    
23. dim3 gridDim = new dim3((64 + blockDim.x - 1) / blockDim.x, (64 + blockDim.y - 1) / blockDim.y, (65536 + blockDim.z - 1) / blockDim.z);
    
24. 
    
25. // 调用CUDA内核
    
26. interpolate_kernel.GridDimensions = gridDim;
    
27. interpolate_kernel.BlockDimensions = blockDim;
    
28. interpolate_kernel.Run(rawData_d.DevicePointer, signal_time_d.DevicePointer, sample_time_d.DevicePointer, temp_d.DevicePointer, 65536);
    
29. 
    
30. // 将结果从GPU内存复制回CPU内存
    
31. temp_d.CopyToHost(temp);
    
32. 
    
33. // 释放GPU内存
    
34. rawData_d.Dispose();
    
35. signal_time_d.Dispose();
    
36. sample_time_d.Dispose();
    
37. temp_d.Dispose();
    
38. ctx.Dispose();
    
39. 
    

复制代码

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。

周洲a23187

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