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nested for-Schleife vektorisieren
 

Lloyd Blankfein
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Beiträge: 149
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     Beitrag Verfasst am: 26.04.2012, 18:05     Titel: nested for-Schleife vektorisieren
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe ein Performanceproblem welches ich mit dem Profiler lokalisiert habe.

Code:

            for j=1:size(obj.mAVG_Indicator,1)
               if obj.mAVG_Indicator(j,1)==0
                   x=libpointer('doublePtr',obj.Performance(:,obj.mAVG_Indicator(j,2)));
               else
                   x=libpointer('doublePtr',obj.ts(:,obj.mAVG_Indicator(j,2)));
               end
               obj.mAVG=[obj.mAVG,zeros(size(x.value,1),1)];%Expand the matrix
               for i=1:size(x.value,1)-obj.mAVG_Indicator(j,3)+1-TSDelay(j)
                    for k=1:obj.mAVG_Indicator(j,3)
                        obj.mAVG(i,j+1)=obj.mAVG(i,j+1)+x.value(i+k-1);
                    end
               end
               obj.mAVG(:,j+1)=obj.mAVG(:,j+1)/obj.mAVG_Indicator(j,3);
               for i=i+1:size(x.value,1)
                   obj.mAVG(i,j+1)=NaN;
               end
            end
 


Ich möchte obige for-Schleifen (i- und k-Iterationen) vektorisieren. Kann man nested fors vektorisieren?
Wie würde das aussehen?

Vielen Dank für eure Hilfe,
Lloyd
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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 26.04.2012, 20:21     Titel: Re: nested for-Schleife vektorisieren
  Antworten mit Zitat      
Hallo Lloyd Blankfein,

Code:

               for i=1:size(x.value,1)-obj.mAVG_Indicator(j,3)+1-TSDelay(j)
                    for k=1:obj.mAVG_Indicator(j,3)
                        obj.mAVG(i,j+1)=obj.mAVG(i,j+1)+x.value(i+k-1);
                    end
               end
 

Hier wird "obj.mAVG(i,j+1)" "obj.mAVG_Indicator(j,3)" mal überschrieben. Ist das sinnvoll?

Gruß, Jan
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Lloyd Blankfein
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     Beitrag Verfasst am: 28.04.2012, 16:00     Titel:
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Hallo Jan,

danke für den Hinweis! An der Stelle werden rollierende Summen gebildet, welche mit sum wahrscheinlich schneller laufen werden.
Ich prüfe mal mit dem Profiler welchen Vorteil das bringt.

Gruß,
Lloyd
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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 28.04.2012, 23:02     Titel:
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Hallo Lloyd Blankfein,

Leider schaltet der Profiler die JIT-Beschleunigung aus. Dies ändert die Timings der Schleifen deutlich.
Ein paar TIC/TOCs wären besser geeignet.

Es gibt noch weiteres Verbesserungspotential. Ich möchte mich nur nicht in details stürzen, solange noch Bugs im code sind.

Gruß, Jan
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Lloyd Blankfein
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     Beitrag Verfasst am: 29.04.2012, 14:53     Titel:
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Hallo Jan,

die TIC/TOCs setzte ich dann sinnvoller Weise am Anfang- bzw. Ende der i-Schleife, richtig?

Gruß,
Lloyd
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Lloyd Blankfein
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     Beitrag Verfasst am: 02.05.2012, 09:07     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Jan,

Code:

for i=1:size(x.value,1)-obj.mAVG_Indicator(j,3)+1-TSDelay(j)
        obj.mAVG(i,j+1)=sum(x.value(i):x.value(i+obj.mAVG_Indicator(j,3)-1));
end
 


ich bilde nun die Summe anstatt k-mal zu iterieren. Der Code läuft um etwa den Faktor 8 schneller Very Happy

Zitat:
Es gibt noch weiteres Verbesserungspotential. Ich möchte mich nur nicht in details stürzen, solange noch Bugs im code sind.


Was ist dir noch aufgefallen?
Vielen Dank!

Gruß,
Lloyd
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Lloyd Blankfein
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     Beitrag Verfasst am: 02.05.2012, 09:21     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Bei der Summe ist mir ein Fehler unterlaufen, es muss heißen:
Code:

obj.mAVG(i,j+1)=sum(x.value(i:i+obj.mAVG_Indicator(j,3)-1));
 
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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 03.05.2012, 12:21     Titel:
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Hallo Lloyd Blankfein,

Es ist schwierig und fehleranfällig, sich aus mehreren Postings die korrekte Funktion zusammen zu kopieren, um sie verbessern zu können. Dies schein ein Moving Average zu sein:
Code:
obj.mAVG(i,j+1)=sum(x.value(i:i+obj.mAVG_Indicator(j,3)-1));

Das wiederholte Berechnen der Summe enthält eine Menge redundanter Operationen, deshalb wäre FILTER() wahrscheinlich deutlich schneller.

Gruß, Jan
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Lloyd Blankfein
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     Beitrag Verfasst am: 03.05.2012, 17:33     Titel:
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Hallo Jan,

DANKE, ich habe die Idee mit dem Filter umgesetzt:

Code:

        function CalcMovingAVG(obj)
            bCalcPerformanceYesNo=Boolean.No;
            TSDelay=zeros(size(obj.mAVG_Indicator,1),1);
            %Example: TS starts on 11/23/1990 -> Performace is available
            %from 11/26/1990 onwards. If Moving AVG is based on Performace
            %there will be a delay of 1 day -> TSDelay=1
            for j=1:size(obj.mAVG_Indicator,1)
                if obj.mAVG_Indicator(j,1)==0
                    bCalcPerformanceYesNo=Boolean.Yes;
                    TSDelay(j)=1;
                end
            end
            if bCalcPerformanceYesNo
                CalcPerformance(obj);
            end
            obj.mAVG=[obj.ts(:,1),NaN(size(obj.ts(:,1),1),size(obj.mAVG_Indicator,1))];
            for j=1:size(obj.mAVG_Indicator,1)
               b=ones(1,obj.mAVG_Indicator(j,3))/obj.mAVG_Indicator(j,3);
               if obj.mAVG_Indicator(j,1)==0
                   x=libpointer('doublePtr',obj.Performance(:,obj.mAVG_Indicator(j,2)));
               else
                   x=libpointer('doublePtr',obj.ts(:,obj.mAVG_Indicator(j,2)));
               end
               obj.mAVG(1:size(x.value,1)-TSDelay(j),j+1) = filter(b,1,flipud(x.value(1:size(x.value,1)-TSDelay(j))));
               obj.mAVG(1:size(x.value,1)-TSDelay(j),j+1)=flipud(obj.mAVG(1:size(x.value,1)-TSDelay(j),j+1));
               obj.mAVG(size(x.value,1)-obj.mAVG_Indicator(j,3)+2-TSDelay(j):size(x.value,1),j+1)=NaN;
            end
        end
 


Die Funktion ist nun um den Faktor 8 schneller Smile

Gruß,
Lloyd
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