矩阵存储方法对缓存未命中惩罚的影响

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当矩阵以行优先存储时,我的任务是使用行优先和列优先方法来实现矩阵向量乘法。当然,当嵌套循环的内部迭代矩阵行而不是列时,我预计会出现大量缓存未命中。我想知道矩阵的存储方法是否以及如何影响缓存未命中损失。

我将以下示例简化为最坏情况的计算,因此将行主矩阵和向量与列主算法相乘。行主矩阵与行主算法并没有显示出存储方法之间有太大差异。

第一种方法使用指向数组的指针数组来按行优先顺序存储矩阵。第二种方法使用一维数组和线性索引计算。

代码

参见https://godbolt.org/z/zqKs4vvxE

按照评论中的要求

#include <stddef.h>  // for size_t
#include <stdio.h>   // for printf
#include <stdlib.h>  // for malloc and rand
#include <string.h>  // for memset
#include <time.h>    // for clock

#define NRUNS 10

// -----------------------------------------------------------------------------

float** create_random_matrix_aop(size_t n_rows, size_t n_cols) {
  float** matrix = malloc(n_rows * sizeof(*matrix));
  for (size_t i_row = 0; i_row < n_rows; ++i_row) {
    matrix[i_row] = malloc(n_cols * sizeof(*matrix[0]));
    for (size_t i_col = 0; i_col < n_cols; ++i_col) {
      matrix[i_row][i_col] = (float)rand();
    }
  }
  return matrix;
}

void matmul_col_major_2d(size_t n_rows, size_t n_cols, float** matrix,
                         float* vector, float* result) {
  memset(result, 0, n_rows * sizeof(*result));
  for (size_t i_col = 0; i_col < n_cols; ++i_col) {
    for (size_t i_row = 0; i_row < n_rows; ++i_row) {
      result[i_row] += matrix[i_row][i_col] * vector[i_col];
    }
  }
}

void free_matrix(float** matrix, size_t n_rows) {
  for (size_t i_row = 0; i_row < n_rows; ++i_row) {
    free(matrix[i_row]);
  }
  free(matrix);
}

void array_of_pointers(size_t n_rows, size_t n_cols) {
  float** matrix = create_random_matrix_aop(n_rows, n_cols);
  float* vector = matrix[0];  // it's random values anyway
  float* result = malloc(n_rows * sizeof(result[0]));

  clock_t start;
  clock_t finish;
  clock_t elapsed;
  clock_t mean_elapsed;

  mean_elapsed = 0;
  for (int i = 0; i < NRUNS; ++i) {
    start = clock();
    matmul_col_major_2d(n_rows, n_cols, matrix, vector, result);
    finish = clock();
    elapsed = finish - start;
    mean_elapsed += elapsed;
  }
  mean_elapsed /= NRUNS;
  printf("array_of_pointers: %16lu us ",
         mean_elapsed * 1000000ul / CLOCKS_PER_SEC);

  free_matrix(matrix, n_rows);
  free(result);
}

// -----------------------------------------------------------------------------

float* create_random_matrix_1d(size_t n_rows, size_t n_cols) {
  size_t n_values = n_rows * n_cols;
  float* matrix = malloc(n_values * sizeof(*matrix));
  for (size_t i_value = 0; i_value < n_values; ++i_value) {
    matrix[i_value] = (float)rand();
  }
  return matrix;
}

void matmul_col_major_1d(size_t n_rows, size_t n_cols, float* matrix,
                         float* vector, float* result) {
  memset(result, 0, n_rows * sizeof(*result));
  for (size_t i_col = 0; i_col < n_cols; ++i_col) {
    for (size_t i_row = 0; i_row < n_rows; ++i_row) {
      size_t i_lin = i_row * n_cols + i_col;
      result[i_row] += matrix[i_lin] * vector[i_col];
    }
  }
}

void linear_array(size_t n_rows, size_t n_cols) {
  float* matrix = create_random_matrix_1d(n_rows, n_cols);
  float* vector = matrix;  // it's random values anyway
  float* result = malloc(n_rows * sizeof(result[0]));

  clock_t start;
  clock_t finish;
  clock_t elapsed;
  clock_t mean_elapsed;

  mean_elapsed = 0;
  for (int i = 0; i < NRUNS; ++i) {
    start = clock();
    matmul_col_major_1d(n_rows, n_cols, matrix, vector, result);
    finish = clock();
    elapsed = finish - start;
    mean_elapsed += elapsed;
  }
  mean_elapsed /= NRUNS;
  printf("linear_array: %16lu us ", mean_elapsed * 1000000ul / CLOCKS_PER_SEC);

  free(matrix);
  free(result);
}

// -----------------------------------------------------------------------------

int main() {
  size_t n_rows = 64;
  while (n_rows <= 8192) {
    size_t n_cols = n_rows;
    printf("matrix %4lu x %4lu ", n_rows, n_cols);
    linear_array(n_rows, n_cols);
    array_of_pointers(n_rows, n_cols);
    printf("\n");
    n_rows <<= 1;
  }
}

结果

我的机器(第 13 代 Intel i7-1360P (16) @ 5.000GHz)使用 gcc 13.2.1 和

-O2
的输出是:

matrix   64 x   64 linear_array:                2 us array_of_pointers:                2 us 
matrix  128 x  128 linear_array:               12 us array_of_pointers:               10 us 
matrix  256 x  256 linear_array:               58 us array_of_pointers:               52 us 
matrix  512 x  512 linear_array:              374 us array_of_pointers:              172 us 
matrix 1024 x 1024 linear_array:             2927 us array_of_pointers:              953 us 
matrix 2048 x 2048 linear_array:            19790 us array_of_pointers:             5331 us 
matrix 4096 x 4096 linear_array:           221155 us array_of_pointers:            54365 us 
matrix 8192 x 8192 linear_array:           974931 us array_of_pointers:           306641 us 

我发现的大多数帖子和文章都说,一个连续的内存块应该比指针数组具有优势。但在这种(糟糕的)情况下,一维数组的性能要差得多。

请帮我理解这是为什么。

c caching multidimensional-array
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指针数组中的缓存未命中次数是

malloc
分配每行的位置的函数。如果它们碰巧相对于缓存几何具有不同的偏移量,那么遍历它们的列可能会比遍历实际数组中的列元素引起更少的冲突,其中所有这些元素都映射到相同的几个缓存集。

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