LAPACK dgesv VS MATLAB mldivide

Question

Ich schreibe Finite-Differenzen-Methode Programm.
Ich verwende Intel Math Kernel Library. Beispiel: 1000x1000 Matrix A und 1000x1000 Matrix B.
In Intel MKL benötigte A * B mit der Funktion cblas_dgem() etwa 600 ms.
In MATLAB dauerte A * B etwa 800 ms.
Ich dachte MKL ist sehr schnell.

jedoch 1000x1000 Matrix A und 1000x1 Vektor B,
und A \ B (mldivide) in MATLAB, dauerte es 40 ms,
aber in MKL, mit LAPACKE_dgesv, dauerte es 400 ms!

so ist meine Frage,
Warum in mldivide, MATLAB ist so schnell und MKL ist so langsam?

Matrix A und Vektor B ist ganz mit zufälligen Werten gefüllt.

Ich verwende
MATLAB R2012b
Visual Studio 2015
Intel Parallel Studio XE 2016 Update 3 Cluster Edition

Danke.

EDITED

ersten, C++ Code.

#include "mkl.h" 
#include "time.h" 

int n = 1000; 
double *a = (double *)malloc(sizeof(double) * n * n); 
for(int i = 0;i < n * n;i++) a[i] = rand(); 
double *b = (double *)malloc(sizeof(double) * n); 
for(int i = 0;i < n;i++) b[i] = rand(); 
int *ipiv = (int *)malloc(sizeof(int) * n); 
time_t now = clock(); 
int info = LAPACKE_dgesv(LAPACK_ROW_MAJOR,n,1,a,n,ipiv,b,1); 
time_t ms = clock() - now; 
printf("%d ms",ms); 

Zweitens, MATLAB-Code.

n = 1000; 
a = rand(n,n); 
b = rand(n,1); 
tic; 
c = a\b; 
toc * 1000 

Ich glaube, ich habe keine Fehler bei der Messung der Zeit.
Vielen Dank.

Answer 1

Sie haben ein Problem mit dem Timing. Sowohl MKL als auch MATLAB zeigen einen Aufwärm-Effekt für diesen Vorgang. Wenn Sie Zeit MKL zweimal in Ihrem C-Code, werden Sie das zweite ist viel schneller als

247.349940 ms 
14.353588 ms 

Für Matlab zu finden, ist es

ans = 

    825.5090 

ans = 

    21.7870 

Bitte die Ergebnisse beachten Sie auch sehr auf Multi-Thread hängt die Einstellungen.

Der Unterschied besteht darin, dass Sie den Warm-up-Effekt erst dann wieder sehen, wenn Matlab die in der Warm-up-Phase erstellten Ressourcen bis zum Beenden speichert, es sei denn, Sie beenden Matlab und starten es erneut. Wenn Sie das Matlab-Skript erneut ausführen, werden die Ressourcen wiederverwendet. Aber für MKL, wenn Sie nur einmal Zeit, Sie immer die Zeit mit der Aufwärmphase Zeit zu lösen, beenden Sie das c-Programm und geben Sie die Ressourcen frei, ohne sie erneut zu verwenden.

Aufwärmen ist kein Matlab-spezifisches Phänomen. Die Ressourcen könnten vorab zugewiesene wiederverwendbare Speicherpuffer zum Lösen der Gleichungen in MKL's LAPACK sein, was sowohl das C-Programm als auch das Matlab-Skript betrifft.