C++ 有没有一种方法可以使用Eigen获得更快的点积？

所以，我使用Eigen在我自己的数据结构上执行矩阵数学，它封装了std：：数组。我基本上获得了点积：

Eigen::Map<const Eigen::Matrix<D, N, 1>> m1(my_array1.data());
Eigen::Map<const Eigen::Matrix<D, N, 1>> m2(my_array2.data());
return m1.dot(m2);

Eigen:：Map m1（my_array1.data（））；
Eigen:：Map m2（my_array2.data（））；
返回m1.点（m2）；

这是从模板类中提取的，因此是矩阵维度的替代项，但在其他方面，它相当简单。我注意到我在创建地图时会有一些开销，当然还有实际点产品的成本

总的来说，我对Eigen的性能非常满意，它肯定比我之前天真的点产品实现快得多。然而，由于我的程序大量使用点产品，我想知道是否有向导有一些技巧可以进一步加快速度。Dot产品大约占我的程序总运行时间的10%，所以这对我的buck优化来说是一个巨大的挑战。我唯一的限制是，我的向量仍然存在于连续的堆栈变量中（我并没有专门与std:：array结合，但我喜欢它们目前完成任务的方式）

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那么，有什么建议吗？或者这是我能得到的最好的吗？

使用

Eigen:：Map

，您注意到了多少开销？在发布模式下编译时，不应该有任何。如果你想“加速你的点产品”，你需要显示更多的上下文。哦，是的，在发布模式中几乎没有开销！我不小心在调试中运行了探查器。您还需要多少上下文？我使用MSVC在Windows10上运行。我不能自由地分享更多的代码，因为它是专有的。如果dot产品在您的代码中如此重要，您可以尝试使用

std:：internal_product（）

而不是使用Egen的

.dot（）

。哇，它快多了！比我快两倍多。我想有时候最简单的解决方案就是最好的。