特征 使用 SIMD 迭代稀疏矩阵中的内部迭代器

Eigen Iterate over inner iterator in sparse matrix with SIMD

本文关键字：内部 迭代器 使用 SIMD 迭代 特征      更新时间：2023-10-16

在稀疏矩阵的特征内迭代器上应用 simd：

for(auto i = 0; i < smat.outerSize(); i++){
#pragma omp simd
for(SMat::InnerIterator iter(smat,i); it; ++it){
it.valueRef() = value;
}
}

由于 for 循环中的括号初始化错误与 simd 不兼容，因此这不起作用。 接下来我尝试：

SMat::InnerIterator iter(smat,i);
#pragma omp simd
for(;it;++it){ // error, declaration or initialization expected
for(it;it;++it){ // error, declaration or initialization expected

然后我用谷歌搜索文档，结果遇到了一个短语，提到 simd 在添加稀疏矩阵时是隐式的(所以我知道这是可能的，并且在 eigen 的模板化肠子的某个地方，有一个 simd 循环在内部向量上;但我不知道该怎么做(。

接下来，我检查并发现Eigen在整个代码中只有三次调用omp。 这是否意味着 Eigen 仅依赖于编译器标志进行 simd 激活？

最后，我尝试将循环更改为规范形式(根据下面的评论(，并得到不同的错误：

for(auto it = typename SMat::InnerIterator(smat,i); it; ++it)
// error: '#pragma omp simd' used with class iteration variable 'it'

使用 simd 在Eigen::SparseMatrix<double>中触发或迭代内部向量的预期方法是什么？

在这种情况下不可能应用#pragma omp simd。根据 OpenMP 规范(2.6 规范循环形式(，"在simd构造唯一允许的随机访问迭代器类型 [...]是指针类型。所涉及的迭代器显然不是指针类型。也许可以将它们更改为允许 OpenMP simd 循环，但这需要深入了解相关类型的实现和数据布局。

如果要更改每个条目并且矩阵为压缩形式，则可以使用.coeffs()成员函数：

smat.coeffs() = value;

遍历单个列会有点困难，但您可以通过查看smat.outerIndexPtr()[col]来找出每列的开头(col+1的开头是col的结尾(。

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