如何解决如何使用 Eigen 库计算 uint8_t 数组的点积?
我想在 C/C++ 中计算两个 uint8 类型数组的点积,简单实现为:
KafkaProducer
由于 Eigen 库被声明为使用 SIMD 以提高速度,因此我想传递两个原始 C 数组,然后分配给 Eigen 的类型,然后计算点积结果。实现如下:
uint64_t dotproduct_u8_naive(uint8_t* a,uint8_t* b,uint32_t len)
{
uint64_t res = 0;
for(uint32_t i=0; i<len; i++) {
res += a[i] * b[i];
}
return res;
}
数组 uint64_t dotproduct_u8_eigen(uint8_t* a,uint32_t len)
{
Eigen::Map<Eigen::Matrix<uint8_t,1,Eigen::Dynamic,Eigen::RowMajor>> va(a,len);
Eigen::Map<Eigen::Matrix<uint8_t,Eigen::RowMajor>> vb(b,len);
uint64_t res = va.dot(vb);
return res;
}
和 a
的元素不为零,但是 b
总是返回零,这与 dotproduct_u8_eigen
的预期结果不同。这对我来说似乎很奇怪,因为我以相同的方式实现了 float32 类型的向量点积并得到了正确的结果:
dotproduct_u8_naive()
我的问题是:float dotproduct_f32_eigen(float* a,float* b,uint32_t len) {
Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,len);
Eigen::Map<Eigen::Matrix<float,len);
float res = va.dot(vb);
return res;
}
错了吗?如何修改 dotproduct_u8_eigen()
以获得正确的结果?
我可以通过将 u8 矩阵转换为 uint64 矩阵来得到正确的结果,如下所示,这比简单的实现要慢得多:
dotproduct_u8_eigen()
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