如何提高C#数字代码的速度
我有一个C#应用程序，它调用Fortran DLL进行数值计算。已经确定DLL调用至少比从Fortran控制台应用程序调用相同计算慢10倍，因此我已经开始将代码移植到C#。移植过程是一行一行地复制代码和修改语法。因此C#和Fortran看起来非常相似。Fortran中的公共块成为类中的字段。在移植了一些核心例程之后，我开始测试，发现双精度C#代码比双精度Fortran慢30倍（比单精度Fortran慢50倍）。我循环测试代码100x，以尽量减少C#JIT编译器的开销 该代码使用复杂的算术和复杂的函数，如SQRT和LOG10。我提供了一个C#struct来处理这个数学问题。我怀疑这就是问题所在，但VS2010 Pro中似乎没有分析器，所以我不确定 Fortran编译是Intel的最新版本。我没有对C#或Fortran代码进行任何特殊优化。我比较了使用发布版本的时间。我只有一个双核CPU，所以并行化可能不会有多大帮助 我可以就如何加速这段代码提出一些建议 这是我的方法之一。C#看起来就像我没有写的Fortran如何提高C#数字代码的速度,c#,complex-numbers,numerics,C#,Complex Numbers,Numerics,我有一个C#应用程序，它调用Fortran DLL进行数值计算。已经确定DLL调用至少比从Fortran控制台应用程序调用相同计算慢10倍，因此我已经开始将代码移植到C#。移植过程是一行一行地复制代码和修改语法。因此C#和Fortran看起来非常相似。Fortran中的公共块成为类中的字段。在移植了一些核心例程之后，我开始测试，发现双精度C#代码比双精度Fortran慢30倍（比单精度Fortran慢50倍）。我循环测试代码100x，以尽量减少C#JIT编译器的开销 该代码使用复杂的算术和复杂的
public void Forwx(double rshldr, double rbed, double[][] resdep, double[]toolparm)
{
var zex = new Complex[70];
var zey = new Complex[70];
var px2 = new Complex[70];
var px4 = new Complex[70];
var rlt = new double[2];
var trsmt = new double[2];
var fr = new double[2];
var dnc = -0.02;
var factr = 26332.65;
var rh2 = Math.Max(0.1, rbed);
var rh1 = Math.Max(0.1, rshldr);
const double e1 = 1.0;
const double e2 = 1.0;
const double er = 0.818730753077982;
const double re = 1.0 / er;
var ii = Complex.I;
const double pi = Math.PI;
const double eps0 = 8.854e-12;
const double amu0 = 4.0e-7 * pi;
for (var ktool = 3; ktool <= 6; ktool++)
{
if (ktool == 3) // Integrated 2MHz
{
dnc = -0.02;
rlt[0] = 0.2794;
rlt[1] = -0.2794;
trsmt[0] = 0.904875;
trsmt[1] = -0.904875;
fr[0] = 2000.0;
factr = 26332.65;
}
if (ktool == 4) // Integrated 400kHz
{
dnc = -0.02;
rlt[0] = 0.2794;
rlt[1] = -0.2794;
trsmt[0] = 0.904875;
trsmt[1] = -0.904875;
fr[0] = 400.0;
factr = 26811.866;
}
if (ktool == 5) // Option 5 20kHz
{
dnc = -0.1;
rlt[0] = 0.0;
rlt[1] = 0.0;
trsmt[0] = 5.75;
trsmt[1] = 5.75;
fr[0] = 20.0;
factr = 26811.866 * 2.516 * toolparm[1] / 0.28e8;
}
if (ktool == 6) // Option 6 50kHz
{
dnc = -0.1;
rlt[0] = 0.0;
rlt[1] = 0.0;
trsmt[0] = 5.75;
trsmt[1] = 5.75;
fr[0] = 50.0;
factr = 26811.866 * 6.291 * toolparm[2] / 0.7e8;
}
var r1 = trsmt[0] - rlt[0];
var r2 = trsmt[0] - rlt[1];
var omega = 2000.0 * pi * fr[0];
var k12 = omega*amu0*(omega*e1*eps0 + ii/rh1);
var k22 = omega*amu0*(omega*e2*eps0 + ii/rh2);
var krat = (k22 - k12)/k12;
for (var iz = 0; iz < 601; iz++)
{
var recx1 = new Complex(0.0, 0.0);
var rx1 = new Complex(0.0, 0.0);
var recy1 = new Complex(0.0, 0.0);
var ry1 = new Complex(0.0, 0.0);
var lam = new Complex(3.01517934056e-04 / (Math.Pow(er, 5) * r1));
Complex c1;
Complex c2;
for (var i = 0; i < 70; i++)
{
if (iz == 0)
{
lam = lam * re;
var lam2 = lam * lam;
var p11 = lam2 - k12;
var p1 = Complex.Sqrt(p11);
var p22 = lam2 - k22;
var p2 = Complex.Sqrt(p22);
zex[i] = Complex.Exp(dnc * p2);
zey[i] = Complex.Exp(dnc * p1);
c1 = p2 * k12;
c2 = p1 * k22;
var t3 = lam / p2;
var t2 = t3 * (c1 - c2) / (c1 + c2);
var q2 = lam * krat * (t2 + t3) / (p1 + p2);
px2[i] = (lam2 * q2 + lam * p2 * t2);
px4[i] = px2[i];
}
else
{
px2[i] = px2[i] * zex[i];
px4[i] = px4[i] * zey[i];
}
recx1 = recx1 + a1[i] * px2[i];
recy1 = recy1 + a1[i] * px4[i];
rx1 = rx1 + px2[i] * as1i[i];
ry1 = ry1 + px4[i] * as1i[i];
}
if (ktool <= 4)
{
c1 = recx1*r1;
c2 = rx1*r2;
c2 = c2 - Math.Pow(r1/r2,3)*c1;
resdep[12 - ktool][iz + 600] = c2.Re*factr;
c1 = recy1*r1;
c2 = ry1*r2;
c2 = c2 - Math.Pow(r1 / r2,3) * c1;
resdep[12 - ktool][600 - iz] = c2.Re*factr;
}
else
{
c1 = recx1*r1;
//c2 = rx1*r2;
//c2 = c2 - Math.Pow(r1 / r2,3) * c1;
resdep[ktool + 5][iz + 600] = c1.Re * factr;
c1 = recy1*r1;
//c2 = ry1*r2;
//c2 = c2 - Math.Pow(r1 / r2,3) * c1;
resdep[ktool + 5][600 - iz] = c1.Re * factr;
}
}
}
}
public static Complex Sqrt(double x)
{
return x >= 0 ? new Complex(Math.Sqrt(x)) : new Complex(0, Math.Sqrt(-x));
}
public static Complex Exp(Complex z)
{
return new Complex(Math.Exp(z.Re) * Math.Cos(z.Im), Math.Exp(z.Re) * Math.Sin(z.Im));
}
public static Complex Log(Complex z)
{
return new Complex(Math.Log(Abs(z)), Arg(z));
}
public struct Complex
{
private readonly double _re;
private readonly double _im;
#region Properties
public double Re
{
get { return _re; }
//set { re = value; }
}
public double Im
{
get { return _im; }
//set { im = value; }
}
public static Complex I
{
get { return new Complex(0.0, 1.0); }
}
public static Complex Zero
{
get { return new Complex(0.0, 0.0); }
}
public static Complex One
{
get { return new Complex(1.0, 0.0); }
}
#endregion
#region constructors
public Complex(double x)
{
_re = x;
_im = 0.0;
}
public Complex(Complex z)
{
_re = z.Re;
_im = z.Im;
}
public Complex(double x, double y) //constructor
{
_re = x;
_im = y;
}
#endregion
}
我看到的最佳途径是使用C++/CLI并利用GPU进行繁重的计算
但在此之前，请确保性能问题与DLL有关，而不是与数据编组等有关。我看到的最佳途径是使用C++/CLI并利用GPU进行繁重的计算
但在执行此操作之前，请确保性能问题与DLL有关，而不是与数据编组等有关。您应该尝试摆脱复杂的结构，而是使用一个。它位于
System.NumericsComplex.IComplex.ImaginaryOne2） 它更易于维护，因为它使用.NET标准，所以任何人都可以查看文档，以及任何可以在代码中使用的增强内容。您应该尝试摆脱复杂的结构，而改用它。它位于
System.NumericsComplex.IComplex.ImaginaryOne2） 它更易于维护，因为它使用.NET标准，所以任何人都可以查看文档，以及任何可以对代码进行扩展的内容。我用复数计算来计时我的算法，并将其替换为双运算，速度提高了4倍。当然答案是错误的，但是我没有一个没有复杂操作符调用开销的代码基线。如果我能弄明白如何内联复杂的数学运算，这应该是代码可以得到的最快速度。4x的因子仍然使代码比等效的Fortran慢得多 所以最后的答案是，这是不可能做到的。对于时间很重要的严重数字运算，C#不能提供答案。我相信必须坚持用本机FORTRAN或C++。
我感谢大家提出的提高C#numerics运算速度的建议。我用复数运算代替了双倍运算，对算法进行了计时，速度提高了4倍。当然答案是错误的，但是我没有一个没有复杂操作符调用开销的代码基线。如果我能弄明白如何内联复杂的数学运算，这应该是代码可以得到的最快速度。4x的因子仍然使代码比等效的Fortran慢得多 所以最后的答案是，这是不可能做到的。对于时间很重要的严重数字运算，C#不能提供答案。我相信必须坚持用本机FORTRAN或C++。
我感谢大家为提高C#numerics的速度提供的建议。你能发布一些示例吗？有很多免费的和商业的.NET分析器-为什么不试试呢？还有-这种缓慢被认为是一个问题吗？或者你是为了优化而优化的？@BrianRasmussen:除了使用探查器来确定需要很长时间的具体线条。没有更多的细节-我认为没有人能帮上忙。请从举例说明计算的性质开始。也许你可以使用矢量化？也完全可能是内存访问模式不好，或者创建了太多的结构或其他东西。还有，你所说的“已经提供了一个C#struct来处理这个数学问题”是什么意思？你能发布一些示例吗？有很多免费的和商业的.NET分析器-为什么不试试呢？还有-这种缓慢被认为是一个问题吗？或者你是为了优化而优化的？@BrianRasmussen:除了使用探查器来确定需要很长时间的具体线条。没有更多的细节-我认为没有人能帮上忙。请从举例说明计算的性质开始。也许你可以使用矢量化？也完全可能是内存访问模式不好，或者创建了太多的结构或其他东西。另外，你所说的“提供了一个C#struct来处理这个数学运算”是什么意思？我不认为Fortran DLL的速度慢是由于数据编组造成的，因为我使用嵌入