Стоимость поиска в сравнении с расчетами

Я заинтересован в настройке вычислений для проверки соответствия критерию расстояния: расстояние между вектором и вектором пыльника должно быть меньше некоторого значения . Мои данные разделены по ортогональной сетке координат. Поскольку моя отсечка меньше расстояния между конечными точками координат ближайшего соседа, я бы хотел добавить переменную «октант», чтобы проверить, правильно ли все настроено: ${\bf x}_i$ ${\bf x}_j$ $r_{\rm max}$

if octant[j] in allowed_list continue

как "короткое замыкание"

if dist(x[i], x[j]) < r_max

Мой вопрос: насколько вычислительно эффективны логические поиски и сравнения относительно операций с плавающей запятой? Стоит ли это делать на современных архитектурах?

efficiency

— aeismail
источник

Хотели бы вы разветвить свой код и протестировать его? Я чувствую себя стандартным ответом на большинство из них: «Лучше кодировать это (в одну сторону) или (как-то иначе)?» Типы вопросов: «Попробуйте и сравните».

— Джефф Оксберри

Просто мои 2 цента. Как писал Джефф, такого рода советы я всегда получал, когда задавал похожие вопросы о стековом потоке в отношении кода C ++: сначала все кодируй, организуй код так, чтобы я оставался модульным и многократно используемым, и только потом начинай рефакторинг. Существует правило 80-20: программное обеспечение тратит 80% времени на 20% кода. Подождите, пока структура не

— взойдет

@GeoffOxberry: Мой вопрос не настолько конкретен: я просто хочу знать, есть ли преимущество аппаратного обеспечения или компилятора, которое дает логическая проверка по сравнению с операцией с плавающей запятой.

— aeismail

Но ваш вопрос слишком общий. Никто не может сказать, не увидев какой-то конкретный код. Практическое правило гласит, что даже лучшие программисты не могут определить узкие места своего кода без профилирования. Я провел последние 25 лет в программировании, и я знаю, что это правда для меня.

— Вольфганг Бангерт

Мое эмпирическое правило заключается в том, что если вы можете эффективно вычислить некоторое количество (хорошее использование FPU) менее чем за 50 флопс на значение двойной точности, то лучше пересчитать, чем сохранить. Тенденция, которая была устойчивой в течение десятилетий, заключается в том, что способность с плавающей запятой улучшаться быстрее, чем производительность памяти, и вряд ли ослабнет из-за физических ограничений и энергетических потребностей быстрой памяти. Значение 50 имеет правильное значение для всех популярных вычислительных платформ (Intel / AMD, Blue Gene и GPU).

Приблизительная смета расходов на ядро

[Рекомендации для 2011/2012 машин на базе процессоров Intel и AMD]

$0.05$
$0.2$
$0.4$
$0.4$ $0.8$
$2$
$3$ $5$
$3$ $5$
$5$
$4$ $8$
$12$
$12$
$30$ $50$
$100$
$10^3$ $1$ $\mu$
$10^4$ $10$ $\mu$
$10^6$
$2\cdot 10^6$ MPI_Allreduce
$10^7$
$5\cdot 10^8$
$1.8\cdot 10^{12}$

дальнейшее чтение

— Джед браун
источник

Я нашел эту информацию действительно полезной. Кстати, откуда вы взяли эти данные? Я ищу ссылки для цитирования.

— Эльдила