朱莉娅中固定大小数组的最佳传递维度

我想编写一个以矩阵作为输入的函数。这是复杂项目中频繁的低级调用，因此使该函数尽可能快可能会产生严重的性能影响。因为速度对我来说非常重要，所以我使用以下类型FixedSizeArrays据我所知，这将节省内存使用。但我经常知道输入矩阵的某些属性，但我不确定我是否充分利用了它。

这是一个简单的例子。想象一下我想要尽可能快地执行以下操作的函数：

using FixedSizeArrays

function foo( input::Mat )
# NB: Mat is the FixedSizeArrays matrix type
  return 2 * input
end

显然这是一个简单的例子，但这不是重点。关键是我对矩阵的维度有所了解input：它总是只有两列，我总是可以在运行时指定行数。这似乎是可以传递给编译器以使我的代码更快的信息。我可以将它作为定义大小的参数传递吗input不知何故？这是一个不起作用的示例，但应该可以让您了解我正在尝试做什么。

function bar( int::N, thismat::Mat{N,2,Float64} )
  return 2 * thismat
end

我可以做这样的事情吗？如果我可以的话，这会起作用吗？也许固定大小数组已经做了所有能做的事情。谢谢你的想法！

固定大小的数组已经在大小上进行了专门化。这些数组不适合当行数，N根据您的情况，可能会有所不同。您注意到的任何性能问题可能是由于过度专业化.

让我说得更具体一些。

Julia 编译器能够通过对参数类型的积极专业化来实现零成本抽象。因此，一般来说（也就是说，在所有情况下，除了少数特殊化成本太高或被明确禁用的情况），如果使用两个不同的类型签名调用函数，则将编译该函数的两个版本。

由于a的大小Mat是其类型的一部分，这意味着将为每个可能的大小编译一个版本Mat。所以你所寻求的专业已经完成了。

然而，专业化并不是免费的。有两个与之相关的成本：

• 第一次对特定签名调用函数时，将分配内存并且必须运行编译器。
• 当无法推断类型的参数传递给函数时，存在“类型不稳定”，需要动态调度。动态调度涉及运行时查找。

因此，如果你的矩阵的大小(2, N), where N变化并且在编译时未知，性能成本动态调度将会产生。这种性能成本可以通过使用函数屏障技术来限制：对于每个类型不稳定的调用，我们只产生一次该成本，因此限制此类调用的数量可以提高性能。

但是，完全避免这种动态调度会进一步提高性能。可以构造一个数组类型，该数组类型仅对类型中的列数进行编码，并在运行时将行数作为字段。也就是说，您的性能问题可能是由于过度专业化造成的，您需要创建类型以减少专业化程度。

找到正确的平衡点对于尽可能提高应用程序的性能至关重要。事实上，专门研究数组的大小很少有用，例如，即使是 C 和 C++ 代码也倾向于将数组大小作为运行时参数传递，而不是专门研究特定的数组大小。这并没有那么贵。在更多情况下并非如此，FixedSizeArrays.jl不会提高性能，反而会损害性能。在某些情况下它肯定会有所帮助，但你的情况可能不是其中之一。

在你的情况下，为了获得最大性能，我怀疑这样的类型是最快的：

immutable TwoColumnMatrix{T, BaseType} <: AbstractArray{T, 2}
    height::Int
    base::BaseType
end

function TwoColumnMatrix(A::Matrix)
    size(A, 2) == 2 || throw(ArgumentError("must be two columns"))
    TwoColumnMatrix{eltype(A), typeof(A)}(size(A, 1), A)
end

Base.@propagate_inbounds function getindex(M::TwoColumnMatrix, n::Int)
    M.base[n]
end

size(M::TwoColumnMatrix) = (M.height, 2)

您可能需要定义其他方法以获得最大性能，并一如既往地进行基准测试。包装器的开销可能不值得编译器了解维度。