MATLAB码与C(C++）与IPP码计算结果的区别

Difference between computation results of MATLAB code and C(C++) with IPP code

本文关键字：计算结果区别 IPP 码与 C++ MATLAB 更新时间：2023-10-16

我需要提高 MATLAB 代码的计算速度。为此，我使用英特尔 IPP 库用 C 语言重写了我的程序，以便对向量进行操作。在这里我遇到了一个问题：经过一些步骤后，MATLAB 中的主计算圈程序和我的 C 程序转到算法的不同路径。发生这种情况是因为计算不是绝对相等的，并且我的程序与 MATLAB 计算结果相比累积了错误。出于这个原因，我的程序不能计算正确的梯度，整个优化算法不能很好地计数。所以我的计算速度提高了，但失去了计算效率 - 第 100 步 MATLAB 计算优化误差为 0.004，C 程序计算误差为 0.05，这在我的任务中很重要。

我

检查了哪个函数给了我错误，以及我发现了什么：常见的运算（如 ippsAdd_64f_A53、ippsSub_64f_A53、ippsMul_f64_A53、ippsDiv_64f_A53和通常的 C 运算 ,-,*，/）等于 MATLAB 结果并且总和误差为零，但 math.h 双曲函数在包含 75699 个元素的数组上给出总和误差大约 -3..-5e-13。英特尔函数ippsCosh_64f_A53和其他函数给出的总和误差约为 -1..-5e-14。

您知道一个用于计算高精度双曲和指数函数的库吗？或者，也许Visual Studio 2012中有一些编译器设置可以帮助我？

在安装了英特尔并行工作室 XE 2013 的 VS 2012 中以 Ipp64f 数据类型（双精度）进行的所有计算。

PS：总和误差是在 MATLAB 中计算的。我将 C 程序中的数组保存到 4 级 mat 文件中，然后导入到 MATLAB 中，在那里我汇总了 MATLAB 数组和导入数组之间的差异，如 sum（M_cosh - C_cosh）;

不是答案，更多的是扩展评论：

你写

我需要提高 MATLAB 代码的计算速度

并询问

你知道一个计算高精度三角函数和指数函数？

是的，

我知道有几个这样的库，但它们实现的浮点数比当前 CPU（主要是 32 位和 64 位）上通常提供的位数多，并且在软件中实现了对这些数字的算术。为了提高计算速度，这样的库是无用的，它们提高的精度是以增加执行时间为代价的。对于许多其他用户来说，这是一个合理的权衡。

我不知道有任何广泛使用或备受推崇的库在机器编号上实现精度保持算法。这里没有篇幅来详细介绍，但要介绍这个问题，你可能比开始阅读 Kahan 的求和算法更糟糕。

Mathworks在透露Matlab实现的算法方面有些腼腆。然而，Matlab的大多数计算内核都是用C（或C++，我相信）编写的，并编译成库。它们中的许多现在也是多线程的。如果您尝试编写优于 Matlab 的代码，则必须编写多线程、高性能的数字代码。

得知 Matlab 实现的算法确实具有精度保持功能，我一点也不感到惊讶。毕竟，Mathworks试图为市场提供一种工具，该工具可以解决各种问题，而无需用户考虑低级问题，例如机器精度是否足以满足问题和数据集的特定组合。

最后。你的第一次尝试没有成功，我并不感到惊讶，尽管击败Matlab的速度令人印象深刻。我怀疑地期待着，当你报告成功时，你会感到惊喜，你自己的代码在时间上优于 Matlab 并产生令人满意的结果。