使用 SIMD 对稀疏矩阵中的内部迭代器进行特征迭代

Question

对稀疏矩阵的本征内部迭代器应用 simd：

for(auto i = 0; i < smat.outerSize(); i++){
    #pragma omp simd
    for(SMat::InnerIterator iter(smat,i); it; ++it){
        it.valueRef() = value;
    }
}

这不起作用，因为 for 循环中的括号初始化错误与 simd 不兼容。接下来我尝试：

    SMat::InnerIterator iter(smat,i);
    #pragma omp simd
    for(;it;++it){ // error, declaration or initialization expected

    for(it;it;++it){ // error, declaration or initialization expected

然后我 google 并搜索文档，只遇到一个短语提到在添加稀疏矩阵时 simd 是隐式的（所以我知道这是可能的，并且在特征模板的某个地方，有是内部向量上的 simd 循环；但我不知道该怎么做）。

接下来查看发现Eigen在整个代码中只有3次调用了omp。这是否意味着 Eigen 仅依赖编译器标志来激活 simd？

最后，我尝试将循环更改为规范形式（根据下面的评论），并得到一个不同的错误：

for(auto it = typename SMat::InnerIterator(smat,i); it; ++it)

// error: '#pragma omp simd' used with class iteration variable 'it'

使用 simd 在 Eigen::SparseMatrix<double> 中触发或迭代内部向量的预期方式是什么？

Answer 1

在此上下文中无法应用 #pragma omp simd。根据 OpenMP 规范（2.6 规范循环形式），"in the simd construct the only random access iterator types that are allowed [...] are pointer types."。涉及的迭代器显然不是指针类型。可以将它们更改为允许 OpenMP simd 循环，但这需要深入了解所涉及类型的实现和数据布局。

Answer 2

如果您想更改每个条目并且您的矩阵是压缩形式，您可以使用 .coeffs() 成员函数：

smat.coeffs() = value;

迭代各个列会有点困难，但您可以通过查看 smat.outerIndexPtr()[col] 找出每列的开始（col+1 的开始是 [=14] 的结束=]).

使用 SIMD 对稀疏矩阵中的内部迭代器进行特征迭代

Eigen Iterate over inner iterator in sparse matrix with SIMD

c++

simd

openmp

eigen