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我一直在研究在iOS 4中提供的Accelerate框架.具体来说,我尝试在C中的线性代数库中使用Cblas例程.现在我无法使用这些函数给我在非常基本的例程中获得任何性能提升.具体来说,是4x4矩阵乘法的情况.无论何时我无法利用矩阵的仿射或同质性质,我一直在使用这个例程(删节):

float *mat4SetMat4Mult(const float *m0, const float *m1, float *target) {
    target[0] = m0[0] * m1[0] + m0[4] * m1[1] + m0[8] * m1[2] + m0[12] * m1[3];
    target[1] = ...etc...
    ...
    target[15] = m0[3] * m1[12] + m0[7] * m1[13] + m0[11] * m1[14] + m0[15] * m1[15];
    return target;
}

Cblas的等效函数调用是:

cblas_sgemm(CblasColMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans,
   4, 4, 4, 1.f, m0, 4, m1, 4, 0.f, target, 4);

比较两者,通过使它们运行大量充满随机数的预先计算的矩阵(每个函数每次都获得完全相同的输入),当使用C clock()函数计时时,Cblas例程执行速度大约慢4倍.

这对我来说似乎不对,而且我感觉我在某处做错了什么.我是否必须以某种方式启用设备的NEON设备和SIMD功能？或者我不希望用这么小的矩阵获得更好的性能？

非常感谢,

巴斯蒂安