寻找最高效的矢量化算法
1、设a、b为数组指针，n为数组大小（n比较大，例如1000000）：for(i=0;i<n;i++) a=sin(b);2、设a、b为数组指针，d为一个实数，n为数组大小（n比较大，例如1000000）：for(i=0;i<n;i++) a=b+d;3、设a、b、c为数组指针，n为数组大小（n比较大，例如1000000）：for(i=0;i<n;i++) a=pow(b,c);这样算效率肯定不是最高的，但如何提高效率呢？ 现在CPU可以让多条相同指令以SIMD并行提速，好的编译器会支持最新的CPU技术。但楼主代码中含有sin、pow等高级函数，是否还能并行就不知道了。 现在CPU可以让多条相同指令以SIMD并行提速，好的编译器会支持最新的CPU技术。
但楼主代码中含有sin、pow等高级函数，是否还能并行就不知道了。
gxqcn 发表于 2010-10-12 12:00 http://bbs.emath.ac.cn/images/common/back.gif
我对此类算法如何提速是一无所知，但我知道matlab的矢量化代码比以上代码约快20左右。
虽然这种提速意义不是很大，但也想知道是如何提速的。
该问题来源于以下csdn的帖子，但没有结果。
http://topic.csdn.net/u/20101006/21/2ed9e5c1-cc9f-4623-b1c0-ebd5d1b5a98a.html
http://topic.csdn.net/u/20101010/15/3bcf2fe0-0abd-4c29-b854-b1d007b16863.html 其他大牛呢？给点意见也好。
我只想知道有办法提高速度吗？有把握提速多少？
gxqcn 在大数计算方面据世界领先地位。难道其他方面我们不能尝试做得更好些？ 想知道的话，可以学一下汇编，了解一下优化，SSE系列指令集，指令预取技术等............
“但我知道matlab的矢量化代码比以上代码约快20左右。”
快与不快都是人做出来的，你没能得到高效的代码，只能说你不够精。。。 想知道的话，可以学一下汇编，了解一下优化，SSE系列指令集，指令预取技术等............
“但我知道matlab的矢量化代码比以上代码约快20左右。”
快与不快都是人做出来的，你没能得到高效的代码，只能说你不够精。 ...
c12c12 发表于 2010-10-18 22:40 http://bbs.emath.ac.cn/images/common/back.gif
这些东西对我来说太难了。
但按这种说法，似乎熟悉这些东西的人实现这些功能不是太难，要的就是这个结果，果真如此么？ 回复之后，没有结果.....算了:*-^ SSE指令集支持16字节取数，也就是可能完成一条指令实现四个单精度的float运算，这些东西的出现不是摆设，“I was happy to see that it was almost 3 times faster than pure C”，当然也有对matlab的部分模拟的开源东东出现，比如FreeMat:) 原来c12c12 和我一样在等结果，哈哈。
感谢G-Spider 的指点。FreeMat第一次听说，也是个好东西。
FreeMat真比matlab快吗？应该是某些方面有优势吧？
matlab的矩阵速度似乎不好超越？ 就我个人理解，矢量这个东东无非是被封装在一个类中，在c中就是一个包含几个类型(通常是相同类型，这样方便并行处理)的结构体，比如游戏中常用的3D矢量，
union sse3D {
__m128 m;<=采用这样了个共用体，为了保证下面的4个float ，16字节对齐（SSE某些指令中的要求）
float f;
};
这样可以同时完成对四个float型变量的操作，这也就是SIMD的初衷,用到的技术叫作Swizzling Data
可以参考Intel® 64 and IA-32 ArchitecturesOptimization Reference Manual 的CHAPTER 6
对于一些对精度要求不太高的环境下，比如游戏中，像sin(),cos() 之类的函数，用FSIN,FCOS是不明智的，因为其精度过高，也不快，所以通常采用近似(比如外推几项的Taylor展开)，这样用加，减，乘即可，所以SSE有奏效了。
可以GOOGLE 这篇文章：Generating Fractals with SSE/SSE2