可能导致性能低的原因:
- 算法复杂度高:采用的计算速度场的算法本身时间复杂度较高,例如在计算过程中存在大量嵌套循环,导致计算量随着数据规模急剧增加。
- 内存访问模式不佳:在Fortran中,数组存储以列优先顺序。如果在程序中访问数组元素的顺序与存储顺序不一致,会增加缓存未命中次数,导致从内存中读取数据的时间变长。
- 不必要的计算:在计算过程中可能存在重复计算相同的表达式,而没有对其进行合理的缓存和复用。
- I/O操作频繁:如果子程序中频繁进行输入输出操作,如写入中间结果到文件,会极大影响性能,因为I/O操作速度远慢于内存计算速度。
优化方法及原理:
- 算法优化:
- 原理:分析当前计算速度场的算法,寻找更高效的算法。例如,如果当前是使用直接暴力的方法计算速度场,可考虑采用迭代法(如共轭梯度法等),这类方法在很多情况下具有更低的时间复杂度,能够减少计算量,从而提高性能。对于一些基于物理模型的计算,如果有更简化且准确的近似模型,也可替换以减少计算量。
- 优化内存访问:
- 原理:确保数组访问顺序与Fortran的列优先存储顺序一致。例如,在嵌套循环中,如果最内层循环遍历的是数组的列索引,这样可以提高缓存命中率,减少内存访问时间。假设数组
A(m,n)
,在计算时按如下方式访问:
do j = 1, n
do i = 1, m
A(i,j) =... ! 这样访问符合列优先存储顺序,能提高性能
end do
end do
- 减少不必要计算:
- 原理:对于计算过程中重复出现的表达式,将其计算结果保存起来复用。例如,如果在循环中多次计算
a = b + c * d
,可将该表达式移到循环外部先计算一次,在循环内部直接使用 a
的值,避免每次循环都重新计算。
a = b + c * d
do k = 1, some_loop_count
result(k) = a * other_value(k) ! 复用a的值,减少计算量
end do
- 减少I/O操作:
- 原理:尽量减少子程序内部的I/O操作。如果必须要进行数据输出,可考虑批量输出而不是每次计算一个结果就输出。例如,先将所有要输出的数据存储在内存数组中,计算完成后一次性写入文件,这样能避免频繁的磁盘I/O操作带来的性能开销。