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내 CS 클래스 중 하나의 일부로 Java 기본 인터페이스를 통해 Java 및 C++로 구현 된 일부 메서드를 사용하여 Java에서 행렬 클래스를 작성하고 실행 시간의 차이를 측정해야합니다.내 메소드의 JNI 구현이 순수 Java보다 느리게 실행되는 이유는 무엇입니까?
작성하고 두 버전을 디버깅하는 것은 충분히 간단 약 3 시간 인터페이스를 선택하는 얻는 방법을 인터넷 검색을 주로 보낸 후, 나는이 다음 코드를 감아 :
Matrix.java :
public class Matrix {
private double[] data;
private int width, height;
public Matrix(int h, int w) {
width = w;
height = h;
data = new double[w * h];
}
public static void main(String[] args) {
/* takes 3 parametres u, v and w, creates two matrices m1 and m2, dimensions u*v and v*w
* fills them with random doubles, multiplies m1 * m2 with both methods
* reports time elapsed and checks equality of result */
}
public Matrix multiply(Matrix mat) { return multiply(mat, false); }
public Matrix multiplyNative(Matrix mat) { return multiply(mat, true); }
public Matrix multiply(Matrix mat, boolean natively) {
int u, v, w;
u = this.height;
w = mat.width;
Matrix res = new Matrix(u, w);
if(this.width == mat.height) v = this.width;
else return res;
if(natively) multiplyC(this.data, mat.data, res.data, u, v, w);
else {
for(int i=0; i<u; i++) {
for(int j=0; j<w; j++) {
double elem = 0.0;
for(int k=0; k<v; k++) {
elem += this.data[i*v+k] * mat.data[k*w+j];
}
res.data[i*w+j] = elem;
}
}
}
return res;
}
public static native void multiplyC(double[] a, double[] b, double[] r, int i, int j, int k);
// SNIP: equals and random-prefill methods
static {
System.loadLibrary("Matrix");
}
}
Matrix.cpp :
#include "Matrix.h"
JNIEXPORT void JNICALL Java_Matrix_multiplyC(JNIEnv *env, jclass,
jdoubleArray a, jdoubleArray b, jdoubleArray res,
jint u, jint v, jint w) {
jdouble* mat1 = env->GetDoubleArrayElements(a, 0);
jdouble* mat2 = env->GetDoubleArrayElements(b, 0);
jdouble* mat_res = env->GetDoubleArrayElements(res, 0);
for(int i=0; i<u; i++) {
for(int j=0; j<w; j++) {
jdouble elem = 0.0;
for(int k=0; k<v; k++) {
elem += mat1[i*v+k] * mat2[k*w+j];
}
mat_res[i*w+j] = elem;
}
}
env->ReleaseDoubleArrayElements(a, mat1, 0);
env->ReleaseDoubleArrayElements(b, mat2, 0);
env->ReleaseDoubleArrayElements(res, mat_res, 0);
}
Howev 어쨌든 Java 구현은 대부분의 입력 크기에서 빠르거나 빠르며 일부 급우와 이야기 한 후에는 예상 결과가 아닙니다. 그러나
[email protected]:~/Desktop/prcpp/jni$ java -Djava.library.path=. Matrix 5 12 8
time taken in Java: 11452ns
time taken in C++: 20990ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/prcpp/jni$ java -Djava.library.path=. Matrix 20 48 32
time taken in Java: 5439887ns
time taken in C++: 5492423ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/prcpp/jni$ java -Djava.library.path=. Matrix 80 192 128
time taken in Java: 19726130ns
time taken in C++: 25375681ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/prcpp/jni$ java -Djava.library.path=. Matrix 320 768 512
time taken in Java: 194357345ns
time taken in C++: 384648461ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/prcpp/jni$ java -Djava.library.path=. Matrix 1280 3072 2048
time taken in Java: 58514495266ns
time taken in C++: 116695035710ns
results equal: true
당신이 그것을 실행할 수있는 기본 버전에 소요되는 시간을 볼 수 있듯이 매우 일관되게 이상, 다음은
내 데비안 가상 상자에서 가져온 다른 매트릭스 크기에 대한 몇 가지 예제 출력 데이터이며, 비율은 불규칙한 것처럼 보이고 추세를 따르지 않는 것처럼 보이지만 동일한 크기를 여러 번 실행하면 비교적 안정적입니다.내 MacBook의 경우 완전히 다른 곡선을 그리며 다음과 같이 완전히 다른 곡선을 그리게됩니다. 비슷한 크기로 작은 크기의 경우 약 2 배 느리게 시작되고 중간 크기 (약 100-200 줄/시간의 30 %, 그리고 큰 크기로 다시 목과 목입니다. 여기
[email protected]:~/Desktop/CodeStuff/prcpp/a1/matrix$ java Matrix 5 12 8
time taken in Java: 32454ns
time taken in C++: 43379ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/CodeStuff/prcpp/a1/matrix$ java Matrix 20 48 32
time taken in Java: 1278592ns
time taken in C++: 103246ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/CodeStuff/prcpp/a1/matrix$ java Matrix 80 192 128
time taken in Java: 12594845ns
time taken in C++: 2604591ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/CodeStuff/prcpp/a1/matrix$ java Matrix 320 768 512
time taken in Java: 1272993352ns
time taken in C++: 1217730765ns
results equal: true
[email protected]:~/Desktop/CodeStuff/prcpp/a1/matrix$ java Matrix 1280 3072 2048
time taken in Java: 110882859155ns
time taken in C++: 102803692425ns
results equal: true
세 번째 호출은 내 친구들에게 얘기에서 기대 한 것에 대해,하지만 프로그램은 할당에 따라 더 큰 데이터를 처리해야합니다. 도대체 무슨 일이 일어 났는지 설명 할 수 있다면 좋겠지?
jni를 통해 C++ 코드를 인터페이싱하면 좋은 Java 컴파일러가 제거 할 수있는 비용이 발생합니다. – user0042
이 질문은 http://codereview.stackexchange.com/에 더 잘 맞는 것처럼 보입니다. "네이티브 메서드 호출 (C++ 구현)의 성능 향상을 추구하고 Java 코드 " – Justin
IIRC의 경우 JNI를 통과 할 때 배열이 복사되므로 성능이 저하 될 수 있습니다. – Justin