無駄な計算を無くす: Sample 3: 因数分解の利用(FORTRAN)

高速化プログラミング   
トップ  >  演算数と高速化  >  無駄な計算を無くす  >  Sample 3: 因数分解の利用(FORTRAN)

無駄な計算を無くす: Sample 3: 因数分解の利用(FORTRAN)

言語の変更:   C版

■ 概要

このサンプルでは式(1)にしたがって配列a, b, cから配列xを計算します。式(1)では掛け算が4回、足し算が3回あります。このサンプルもきれいに因数分解できませんし、部分的な共通因子が二つあります。うまく括弧で共通因子をまとめられれば、掛け算は2回に減らせます。

u=xy+yz+zx           ... 式(1)

下の「回答例」ボタンをクリックすれば、式(2)に回答例が表示されます。興味がある方はクリックする前にぜひ考えてみてください。

          ... 式(2)

Code 1は式(1)によってコーディングしたものです。Code 2は式(2)によってコーディングしたものです。配列xとyのサイズnは10,000とします。計算時間が非常に短いので、より正確な計算時間を得るためにこの計算は50,000回まわします。

■ ソースコード


  ◆ Code 1   ◆ Code 2
 
      program main
      implicit none
      real*8, allocatable :: x(:), y(:)
      real*8 time
      integer*8 time0, time1, dtime
      integer i, j, n, m
c
      n = 10000
      m = 50000

c Initialization
      allocate(x(n), y(n))
      do i=1,n
        x(i) = rand()
      end do

c Start time
      call system_clock(time0)

c Main calculation
      do j=1,m
        do i=1,n
          y(i) = (x(i)**2 - 1d0) / (x(i) - 1d0)
        end do
      end do

c Finish time
      call system_clock(time1, dtime)

c Output time
      time = 1d0*(time1-time0)/dtime
      write(*,"(a7,f16.7)")"Time = ",time

      deallocate(x, y)
      end program

    
 
      program main
      implicit none
      real*8, allocatable :: x(:), y(:)
      real*8 time
      integer*8 time0, time1, dtime
      integer i, j, n, m
c
      n = 10000
      m = 50000

c Initialization
      allocate(x(n), y(n))
      do i=1,n
        x(i) = rand()
      end do

c Start time
      call system_clock(time0)

c Main calculation
      do j=1,m
        do i=1,n
          y(i) = x(i) + 1d0
        end do
      end do

c Finish time
      call system_clock(time1, dtime)

c Output time
      time = 1d0*(time1-time0)/dtime
      write(*,"(a7,f16.7)")"Time = ",time

      deallocate(x, y)
      end program

    

■ 計算時間の測定結果

Code 1Code 2の計算時間の測定結果を表1に示します。ここではそれぞれのコードを5回実行して、平均とCode 1Code 2との計算時間の比率も表示します。

表1 計算時間の測定結果(単位: sec)
1回目 2回目 3回目 4回目 5回目 平均 倍率
Code 1 3.31 3.24 3.26 3.23 3.26 3.26 1.89
Code 2 1.73 1.72 1.72 1.72 1.76 1.73 -

■ 考察

Code 1Code 2に比べて1.89倍遅いという結果が得ました。



はじめに

演算数を減らす

メモリジャンプを減らす

高性能のアルゴリズム

その他



3 5 5 5 1 8