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    二級(jí)C++:怎樣提高調(diào)用數(shù)學(xué)函數(shù)的程序的性能

    二級(jí)C++:怎樣提高調(diào)用數(shù)學(xué)函數(shù)的程序的性能。

      結(jié)論

      本文向您提供了對(duì) IBM MASS 庫(kù)以及 IBM XL C/C++ 和 XL Fortran 匯編器的自動(dòng)向量化功能的描述。另外,本文演示了對(duì)范例程序(離散 Fourier 轉(zhuǎn)變)使用各種匯編器選項(xiàng)的操作,向您展示了通過(guò)使用 MASS 自動(dòng)向量化的自動(dòng)調(diào)用功能,使得與以前版本相比速度提高了 8.94 倍的效果。

      這種演示想要通過(guò)一種程序來(lái)鼓勵(lì)用戶,這種程序會(huì)訪問(wèn)數(shù)學(xué)函數(shù)以驗(yàn)證可用的匯編器選項(xiàng),并從 IBM XL C/C++ 或者 XL Fortran 匯編器的自動(dòng)向量化加速中獲益。

      附錄 1 – Fortran DFT 源程序

      subroutine dft (x, a, phi , n)

      real*8 x(n), a(n), phi(n)

      integer n

      ! Compute discrete Fourier transform of real inputs    ! x(i) and convert to polar form.

      real*8, parameter :: pi=3.1415926535897932384d0

      real*8 y_re(n), y_im(n), t, term_re, term_im

      intrinsic exp, cos, sin, sqrt, atan

      y_re(1:n) = 0.d0

      y_im(1:n) = 0.d0

      do k=1,n

      ! compute y(k), k-th DFT output

      do i=1,n

      ! compute i-th term of y(k):

      ! x(k)*exp(-2*pi*I*(k-1)*(i-1)/n)

      ! compute real and imaginary parts of i-th term

      ! using exp(I*t)=exp(t)*(cos(t)+I*sin(t))

      t = -2.d0*pi*(k-1)*(i-1)/n

      term_re = x(i) * cos(t) * exp(t)

      term_im = x(i) * sin(t) * exp(t)

      ! add term to sum

      y_re(k) = y_re(k) + term_re

      y_im(k) = y_im(k) + term_im

      end do

      end do

      ! transform y to polar coordinates

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