我的程序计算风险价值指标的蒙特卡罗模拟。为了尽可能简化,我有:
1/ simulated daily cashflows
2/ to get a sample of a possible 1-year cashflow,
I need to draw 365 random daily cashflows and sum them
因此,每日现金流量是根据经验给出的分布函数,需要采样 365 次。为此,我
1/ sort the daily cashflows into an array called *this->distro*
2/ calculate 365 percentiles corresponding to random probabilities
我需要对年度现金流进行这种模拟,例如 10K 次,才能获得模拟年度现金流的总体数据。准备好每日现金流量的分配函数后,我进行抽样...
for ( unsigned int idxSim = 0; idxSim < _g.xSimulationCount; idxSim++ )
{
generatedVal = 0.0;
for ( register unsigned int idxDay = 0; idxDay < 365; idxDay ++ )
{
prob = (FLT_TYPE)fastrand(); // prob [0,1]
dIdx = prob * dMaxDistroIndex; // scale prob to distro function size
// to get an index into distro array
_floor = ((FLT_TYPE)(long)dIdx); // fast version of floor
_ceil = _floor + 1.0f; // 'fast' ceil:)
iIdx1 = (unsigned int)( _floor );
iIdx2 = iIdx1 + 1;
// interpolation per se
generatedVal += this->distro[iIdx1]*(_ceil - dIdx );
generatedVal += this->distro[iIdx2]*(dIdx - _floor);
}
this->yearlyCashflows[idxSim] = generatedVal ;
}
两者里面的代码for
Cycles 进行线性插值。如果说 1000 美元对应 prob=0.01,10000 美元对应 prob=0.1,那么如果我没有 p=0.05 的经验数,我想通过插值得到 5000 美元。
问题是:这段代码运行正确,尽管探查器表示该程序将 cca 60% 的运行时间花在了插值本身上。所以我的问题是,如何才能更快地完成这项任务? VTune 报告的特定线路的示例运行时间如下:
prob = (FLT_TYPE)fastrand(); // 0.727s
dIdx = prob * dMaxDistroIndex; // 1.435s
_floor = ((FLT_TYPE)(long)dIdx); // 0.718s
_ceil = _floor + 1.0f; // -
iIdx1 = (unsigned int)( _floor ); // 4.949s
iIdx2 = iIdx1 + 1; // -
// interpolation per se
generatedVal += this->distro[iIdx1]*(_ceil - dIdx ); // -
generatedVal += this->distro[iIdx2]*(dIdx - _floor); // 12.704s
破折号表示探查器报告这些行没有运行时间。
任何提示将不胜感激。
丹尼尔
EDIT:c.fogelklou 和 MSalters 都指出了很大的改进。符合 c.fogelklou 所说的最佳代码是
converter = distroDimension / (FLT_TYPE)(RAND_MAX + 1)
for ( unsigned int idxSim = 0; idxSim < _g.xSimulationCount; idxSim++ )
{
generatedVal = 0.0;
for ( register unsigned int idxDay = 0; idxDay < 365; idxDay ++ )
{
dIdx = (FLT_TYPE)fastrand() * converter;
iIdx1 = (unsigned long)dIdx);
_floor = (FLT_TYPE)iIdx1;
generatedVal += this->distro[iIdx1] + this->diffs[iIdx1] *(dIdx - _floor);
}
}
我所拥有的最好的 MSalter 的路线是
normalizer = 1.0/(FLT_TYPE)(RAND_MAX + 1);
for ( unsigned int idxSim = 0; idxSim < _g.xSimulationCount; idxSim++ )
{
generatedVal = 0.0;
for ( register unsigned int idxDay = 0; idxDay < 365; idxDay ++ )
{
dIdx = (FLT_TYPE)fastrand()* normalizer ;
iIdx1 = fastrand() % _g.xDayCount;
generatedVal += this->distro[iIdx1];
generatedVal += this->diffs[iIdx1]*dIdx;
}
}
第二个代码大约是。速度提高 30%。现在,在 95 秒的总运行时间中,最后一行消耗了 68 秒。最后一行仅消耗 3.2 秒,因此 double*double 乘法一定是魔鬼。我想到了 SSE - 将最后三个操作数保存到一个数组中,然后执行 this->diffs[i]*dIdx[i] 的向量乘法并将其添加到 this->distro[i] 但此代码运行了 50%慢点。因此,我想我碰壁了。
非常感谢大家。
D .