c++ - runif 的性能

我正在研究针对特定问题的自定义引导算法，并且由于我想要大量重复，因此我确实关心性能。对此，我对如何正确使用runif有一些疑问。我知道我可以自己运行基准测试，但 C++ 优化往往很困难，我也想了解任何差异的原因。

第一个问题:

第一个代码块比第二个更快吗？

for (int i = 0; i < n_boot; i++) {
  new_random = runif(n);  //new_random is pre-allocated in class
  // do something with the random numbers
}

for (int i = 0; i < n_boot; i++) {
  NumericVector new_random = runif(n);
  // do something with the random numbers
}

这可能归结为 runif 是填充左侧还是分配并传递新的 NumericVector。

第二个问题:

如果两个版本都分配了一个新 vector ，我可以通过在标量模式下一次生成一个随机数来改进吗？

如果您想知道，内存分配占用了我处理时间的很大一部分。通过优化其他不必要的内存分配，我将运行时间减少了 30%，所以这很重要。

最佳答案

我设置了以下 struct 来尝试准确地表示您的场景并促进基准测试:

#include <Rcpp.h>
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]

struct runif_test {

  size_t runs;
  size_t each;

  runif_test(size_t runs, size_t each)
  : runs(runs), each(each)
  {}
  // Your first code block
  void pre_init() {
    Rcpp::NumericVector v = no_init();
    for (size_t i = 0; i < runs; i++) {
      v = Rcpp::runif(each);
    }
  }
  // Your second code block
  void post_init() {
    for (size_t i = 0; i < runs; i++) {
      Rcpp::NumericVector v = Rcpp::runif(each);
    }
  }
  // Generate 1 draw at a time
  void gen_runif() {
    Rcpp::NumericVector v = no_init();
    for (size_t i = 0; i < runs; i++) {
      std::generate_n(v.begin(), each, []() -> double {
        return Rcpp::as<double>(Rcpp::runif(1));
      });
    }
  }
  // Reduce overhead of pre-allocated vector
  inline Rcpp::NumericVector no_init() {
    return Rcpp::NumericVector(Rcpp::no_init_vector(each));
  }
};

我对以下导出函数进行了基准测试:

// [[Rcpp::export]]
void do_pre(size_t runs, size_t each) {
  runif_test obj(runs, each);
  obj.pre_init();
}

// [[Rcpp::export]]
void do_post(size_t runs, size_t each) {
  runif_test obj(runs, each);
  obj.post_init();
}

// [[Rcpp::export]]
void do_gen(size_t runs, size_t each) {
  runif_test obj(runs, each);
  obj.gen_runif();
}

以下是我得到的结果:

R>  microbenchmark::microbenchmark(
    do_pre(100, 10e4)
    ,do_post(100, 10e4)
    ,do_gen(100, 10e4)
    ,times=100L)
Unit: milliseconds
                 expr      min       lq      mean   median        uq       max neval
  do_pre(100, 100000) 109.9187 125.0477  145.9918 136.3749  152.9609  337.6143   100
 do_post(100, 100000) 103.1705 117.1109  132.9389 130.4482  142.7319  204.0951   100
  do_gen(100, 100000) 810.5234 911.3586 1005.9438 986.8348 1062.7715 1501.2933   100

R>  microbenchmark::microbenchmark(
    do_pre(100, 10e5)
    ,do_post(100, 10e5)
    ,times=100L)
Unit: seconds
                  expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
  do_pre(100, 1000000) 1.355160 1.614972 1.740807 1.723704 1.815953 2.408465   100
 do_post(100, 1000000) 1.198667 1.342794 1.443391 1.429150 1.519976 2.042511   100

所以，假设我解释/准确地表达了你的第二个问题，



使用我的 gen_runif() 成员函数，我想我们可以自信地说这不是最佳方法 - ~ 比其他两个函数慢 7.5 倍。

更重要的是，为了解决您的第一个问题，似乎只是初始化并将新的 NumericVector 分配给 Rcpp::runif(n) 的输出要快一些。我当然不是 C++ 专家，但我相信第二种方法(分配给新的本地对象)比第一种方法快，因为 copy elision 。在第二种情况下，看起来好像正在创建两个对象 - = 左侧的对象 v 和 = 右侧的(临时？右值？)对象，这是 Rcpp::runif() 的结果。但实际上，编译器很可能会优化这个不必要的步骤——我认为这在我链接的文章中的这段话中得到了解释:



至少，我是这样解释结果的。希望更精通语言的人可以确认/否认/纠正这个结论。

关于c++ - runif 的性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/30253275/