Optimization fortran矩阵向量乘法优化

我试图在Fortran中测量不同矩阵向量乘法方案的差异。我实际上编写了以下代码：

“优化版本”旨在通过交换循环来访问矩阵元素，从而尊重矩阵的内存布局。所提供的代码应使用gfortran进行编译，并以以下相当令人惊讶的结果运行：

Vectors match! Calculations are OK.
Optimized time:  0.34133333333333332     
Naive time:   1.4133333333333331E-002
Ratio (t_optimized/t_naive):   24.150943396226417 

我可能犯了一个令人尴尬的错误，但我无法发现。 我希望其他人能帮助我

我知道fortran提供了一些优化版本，但我只是出于好奇才对其进行测量

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提前谢谢。

好吧，这只是一个简单的妄想问题：

t_optimized = t2-t1/iterations

这肯定是错的。。。你可能是说

t_optimized = (t2-t1)/iterations

这样，我的速度提高了~2

我还需要纠正/调整一些其他事项：

• 第一个循环是错误的，您试图将元素设置为超出这些边界。应改为：

• 现代编译器相当智能。他们可能会注意到，您不会在循环体中更改函数调用的输入。然后他们可以优化你的整个循环！为了防止出现这种情况，我插入了以下行：

（对于

y2

）也是如此。不要忘记在每个基准测试开始时重新初始化

x

• 不要使用

  那么多-除非您想在一行上放置多个语句，否则不需要它

• 不要在Fortran中使用制表符-有些编译器不喜欢它-而是使用空格

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您在sub call之外修改了时间计算……非常感谢。我花了太多时间，没能发现这个简单的错误。谢谢你发现了另一个错误，我只用二次矩阵测试过。

A(j,i) = (-1.0)**(i-j) 

do i = 1,iterations
  call optimized(A, m, n, x, y1)  
  x(1:n) = y1
end do