我正在对以前从文件中读取的矩阵执行模板计算。 我使用两种不同的矩阵（NonZero类型和Zero类型）。 两种类型共享边界的值（通常为1000），而其余元素对于零类型为0，对于NonZero类型为1。
该代码将文件的矩阵存储在两个相同大小的分配矩阵中。 然后，它使用自己的值和邻居值（添加x 4和mul x 1）在一个矩阵的每个元素中执行操作，并将结果存储在第二个矩阵中。 一旦计算完成，交换矩阵的指针并且执行相同的操作有限次数。 在这里你有核心代码：
#define GET(I,J) rMat[(I)*cols + (J)] #define PUT(I,J) wMat[(I)*cols + (J)] for (cur_time=0; cur_time<timeSteps; cur_time++) { for (i=1; i<rows-1; i++) { for (j=1; j<cols-1; j++) { PUT(i,j) = 0.2f*(GET(i-1,j) + GET(i,j-1) + GET(i,j) + GET(i,j+1) + GET(i+1,j)); } } // Change pointers for next iteration auxP = wMat; wMat = rMat; rMat = auxP; } 我暴露的情况使用固定量的500个timeSteps（外部迭代）和8192行和8192列的矩阵大小，但是在更改timeSteps或矩阵大小的数量时问题仍然存在。 请注意，我只测量算法的这个具体部分的时间，因此从文件读取矩阵或其他任何因素都会影响时间度量。
它发生的是，我根据我使用的矩阵类型得到不同的时间，在使用Zero类型时获得更差的性能（每个其他矩阵执行与NonZero类型相同，因为我已经尝试生成一个充满随机的矩阵值）。
我确信它是乘法运算，就像我删除它并只留下添加，它们执行相同的操作。 注意，对于零矩阵类型，大多数类型的和的结果将为0，因此操作将为“0.2 * 0”。
这种行为对我来说当然很奇怪，因为我认为浮点运算独立于操作数的值，这看起来不像这里的情况。 我也尝试捕获并显示SIGFPEexception以防出现问题，但我没有得到任何结果。
如果有帮助，我使用的是Intel Nehalem处理器和gcc 4.4.3。
这个问题已经被大部分诊断出来了，但我会准确地写下这里发生的事情。
从本质上讲，提问者是模拟扩散; 边界上的初始量扩散到整个大网格中。 在每个时间步t，扩散前沿的值将为0.2 ^ t（忽略角落处的效应）。
最小的归一化单精度值为2 ^ -126; 当cur_time = 55 ，扩散前沿的值为0.2 ^ 55，略小于2 ^ -127。 从此时开始，网格中的一些单元格将包含非正规值。 在提问者的Nehalem上，非正规数据的操作比标准化浮点数据上的相同操作慢约100倍，这解释了减速。
当网格最初填充1.0常量数据时，数据永远不会变得太小，因此避免了非正规停顿。
请注意，将数据类型更改为double会延迟，但不会缓解此问题。 如果计算使用双精度，则在第441次迭代中将首先出现非正规值（现在小于2 ^ -1022）。
以扩散前沿的精度为代价，您可以通过启用“Flush to Zero”来解决减速问题，这会导致处理器在算术运算中产生零而不是非正规结果。 这可以通过在FPSCR或MXSCR中切换一个位来完成，最好是通过C库中
另一个（hackier，不太好）“修复”将最初用非常小的非零值（ 0x1.0p-126f ，最小的正常数）填充矩阵。 这也可以防止在计算中出现非正规。
也许你的ZeroMatrix使用稀疏矩阵的典型存储方案：将每个非零值存储在链表中。 如果是这种情况，那么为什么它比典型的基于arrays的存储方案表现更差是完全可以理解的：因为它需要为你执行的每个操作运行一次链表。 在这种情况下，您可以通过使用矩阵乘法算法来加快处理速度，该算法考虑具有稀疏矩阵。 如果不是这种情况，请发布最小但完整的代码，以便我们可以使用它。
这是有效地乘以稀疏矩阵的可能性之一：
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