矩阵乘法性能,int与double

我正在尝试使用MPI进行矩阵乘法,并想寻求一些帮助来理解一个问题。机器有6个核心,32kb一级缓存,256kb二级缓存和15mb三级缓存。乘法是这样的:

vector<vector<double>>多个MPI(vector<vector<double>>m,
矢量<矢量<double>>n){
int rows=m.size();
int大小=n.大小();
vector<vector<double>>r(行,vector<double>(大小));

对于(int i=0;i<rows;++i)
对于(int k=0;k<size;++k)
对于(int j=0;j<size;++j)
r[i][j]+=m[i][k]*n[k][j];
返回R;
}
< /代码> 

我对int有相同的理解。


vector<vector<int>>多向量MPI(vector<vector<int>>m,vector<vector<int>>n);
< /代码> 

然后我做了一些绘图,不同的线条颜色表示节点的数量。


下图显示了两个int矩阵相乘所花费的时间:



下面的图表显示了两个双矩阵相乘的时间:



为什么在双例中4和6个节点的时间相同?我是否遇到了内存带宽的限制?

我在最后一个小时内试了多次,结果都一样。还用topbut to my eyes I'm alone there检查了机器负载。

vector<vector<double>> mult_mpi(vector<vector<double>> m, 
                                vector<vector<double>> n) { 
    int rows = m.size();
    int size = n.size();
    vector<vector<double>> r(rows, vector<double>(size));

    for (int i = 0; i < rows; ++i) 
        for (int k = 0; k < size; ++k) 
            for (int j = 0; j < size; ++j) 
                r[i][j] += m[i][k] * n[k][j];
    return r;
}


我也有同样的int:

vector<vector<int>> mult_mpi(vector<vector<int>> m, vector<vector<int>> n);


然后我做了一些绘图,不同的线颜色表示节点的数量。

下图显示了两个int矩阵相乘所花费的时间:



下图显示了两个双矩阵相乘所花费的时间:



为什么在双例中4和6个节点的时间相同?我是否遇到了内存带宽的限制?

我在最后一个小时内试了多次,结果都一样。还检查了机器负载top但在我看来,只有我一个人在那里。