Fortran 中指向一维目标数组的非连续指针数组的性能
Performance of a non-contiguous pointer array pointing to a one dimensional target array in fortran
我有一个代码，其中使用了具有 3N 个元素的一维数组 R。你可以把它想象成N个粒子的位置向量，使得R=[r1x,r1y,r1z,r2x,r2y,...]。请注意，为了数组的简洁使用，应将模式定义为这样。
在部分代码中，我需要仅对 x 坐标执行一些操作。我目前正在使用这样的东西：
Rx => R(1:3N-2:3)
和Rx随后在操作中使用。这使得访问不连续，但我想知道我是否希望有一种方法来向量化操作。或者，可以在粒子上使用带环的 OMP。我想了解专家对此事的看法，尤其是性能方面的最佳实践。
你不能既吃蛋糕又吃蛋糕。如果您想跨步访问 non-contiguous 数组元素，您将付出性能代价。对于所有元素都放入缓存中的小型数组，您可能永远不会注意到价格。对于较大的数组，与按 memory-layout 顺序遍历数组元素 one-by-one 相比，通过缓存移动的数据要多得多。使用指向 non-contiguous 数组部分的指针不会神奇地改变这些事实（正如您所知道的那样）。
所以您所做的就是 Fortran 程序员一直在做的事情，针对最常见的访问模式优化数组的内存布局。在您的情况下，我们中的许多人将拥有 3,x rank-2 数组或 x,3 数组，具体取决于是否访问所有 x（或 y 或 z) 元素在一起比访问 particle-by-particle.
更频繁
有时，在对非 memory-layout 顺序的元素进行操作之前转置数组是值得的。有时甚至值得将相同的数据保存两次，一次按一个顺序，一次按另一个顺序。但是您将不得不找出最适合您程序的解决方案，我们没有提供 high-quality 推荐所需的所有事实。如果这对您很重要，那么您进行一些测试并形成对情况的量化看法就足够了。
你付钱，你做选择。
我有一个代码，其中使用了具有 3N 个元素的一维数组 R。你可以把它想象成N个粒子的位置向量，使得R=[r1x,r1y,r1z,r2x,r2y,...]。请注意，为了数组的简洁使用，应将模式定义为这样。
在部分代码中，我需要仅对 x 坐标执行一些操作。我目前正在使用这样的东西：
Rx => R(1:3N-2:3)
和Rx随后在操作中使用。这使得访问不连续，但我想知道我是否希望有一种方法来向量化操作。或者，可以在粒子上使用带环的 OMP。我想了解专家对此事的看法，尤其是性能方面的最佳实践。
你不能既吃蛋糕又吃蛋糕。如果您想跨步访问 non-contiguous 数组元素，您将付出性能代价。对于所有元素都放入缓存中的小型数组，您可能永远不会注意到价格。对于较大的数组，与按 memory-layout 顺序遍历数组元素 one-by-one 相比，通过缓存移动的数据要多得多。使用指向 non-contiguous 数组部分的指针不会神奇地改变这些事实（正如您所知道的那样）。
所以您所做的就是 Fortran 程序员一直在做的事情，针对最常见的访问模式优化数组的内存布局。在您的情况下，我们中的许多人将拥有 3,x rank-2 数组或 x,3 数组，具体取决于是否访问所有 x（或 y 或 z) 元素在一起比访问 particle-by-particle.
有时，在对非 memory-layout 顺序的元素进行操作之前转置数组是值得的。有时甚至值得将相同的数据保存两次，一次按一个顺序，一次按另一个顺序。但是您将不得不找出最适合您程序的解决方案，我们没有提供 high-quality 推荐所需的所有事实。如果这对您很重要，那么您进行一些测试并形成对情况的量化看法就足够了。
你付钱，你做选择。