مقارنة أداء C # و C ++ لمهام معالجة الصور

هناك رأي مفاده أن C # ليس لها مكان في المهام الحسابية ، وهذا الرأي معقول تمامًا: يُجبر مترجم JIT على تجميع الشفرة وتحسينها أثناء تنفيذ البرنامج بأقل تأخير ، وببساطة لا تتاح له الفرصة لإنفاق المزيد من الموارد الحسابية لإنشاء كود أكثر كفاءة على عكس مترجم C ++ ، والذي قد يستغرق دقائق وحتى ساعات في هذا الشأن.

ومع ذلك ، في السنوات الأخيرة ، زادت كفاءة مترجم JIT بشكل كبير ، وتم إدخال عدد من الرقائق المفيدة في الإطار نفسه ، على سبيل المثال ، الجوهر .

والآن كنت أتساءل: هل من الممكن في عام 2020 ، باستخدام .NET 5.0 ، كتابة تعليمات برمجية لن تكون أقل جودة من C ++ في الأداء؟ اتضح أنك تستطيع.

التحفيز

أنا منخرط في تطوير خوارزميات معالجة الصور ، وعلى مستوى منخفض إلى حد ما. وهذا يعني أن هذا لا يتلاعب بالطوب في بايثون ، ولكن تطوير شيء جديد ، ويفضل أن يكون منتجًا. تستغرق شفرة Python وقتًا طويلاً بشكل غير مقبول ، بينما يؤدي استخدام C ++ إلى انخفاض سرعة التطوير. يتم تحقيق التوازن الأمثل بين الإنتاجية والأداء لمثل هذه المهام باستخدام C # و Java. تأكيدا لكلامي - مشروع فيجي .

في السابق ، استخدمت C # للنماذج الأولية ، وأعدت كتابة الخوارزميات الجاهزة التي تعتبر بالغة الأهمية للأداء في C ++ ، وقمت بدفعها إلى lib وسحبت lib من C #. ولكن في هذه الحالة ، عانت قابلية النقل ، ولم يكن تصحيح أخطاء الكود أمرًا مناسبًا للغاية.

ولكن كان ذلك منذ وقت طويل ، ومنذ ذلك الحين ، خطت .NET خطوات كبيرة للأمام ، وتساءلت عما إذا كان بإمكاني التخلي عن مكتبة C ++ الأصلية والتحول بالكامل إلى C #؟

سيناريو

سأقارن اللغات باستخدام مثال طرق معالجة الصور الأساسية: مجموع الصور ، الدوران ، الالتفاف ، التصفية المتوسطة. هذه هي الطرق التي يجب كتابتها في الغالب بلغة C ++. وقت تشغيل الالتواء أمر بالغ الأهمية بشكل خاص.

لكل طريقة من الطرق ، باستثناء الترشيح المتوسط ​​، تم إجراء ثلاثة تطبيقات في C # و C ++:

• تنفيذ بسيط باستخدام طرق مثل GetPixel (x ، y) و SetPixel (x ، y ، value) ؛

  
  
  
  
  

• التنفيذ الأمثل باستخدام المؤشرات والعمل معها على مستوى منخفض ؛

  
  
  
  
  

• تطبيق Intrinsky (AVX).

  
  
  
  
  

(Array.Sort, std::sort), , , , . .

, , C# unmanaged - . - , C++ UB , C# - .

Github, , C#:

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveOptimization)]
public static void Sum_ThisProperty(NativeImage<float> img1, NativeImage<float> img2, NativeImage<float> res)
{
    for (var j = 0; j < res.Height; j++)
    for (var i = 0; i < res.Width; i++)
        res[i, j] = img1[i, j] + img2[i, j];
}

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveOptimization)]
public static void Sum_Optimized(NativeImage<float> img1, NativeImage<float> img2, NativeImage<float> res)
{
    var w = res.Width;

    for (var j = 0; j < res.Height; j++)
    {
        var p1 = img1.PixelAddr(0, j);
        var p2 = img2.PixelAddr(0, j);
        var r = res.PixelAddr(0, j);

        for (var i = 0; i < w; i++)
            r[i] = p1[i] + p2[i];
    }
}

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveOptimization)]
public static void Sum_Avx(NativeImage<float> img1, NativeImage<float> img2, NativeImage<float> res)
{
    var w8 = res.Width / 8 * 8;

    for (var j = 0; j < res.Height; j++)
    {
        var p1 = img1.PixelAddr(0, j);
        var p2 = img2.PixelAddr(0, j);
        var r = res.PixelAddr(0, j);

        for (var i = 0; i < w8; i += 8)
        {
            Avx.StoreAligned(r, Avx.Add(Avx.LoadAlignedVector256(p1), Avx.LoadAlignedVector256(p2)));

            p1 += 8;
            p2 += 8;
            r += 8;
        }
        
        for (var i = w8; i < res.Width; i++)
            *r++ = *p1++ + *p2++;
    }
}

      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

. (1/10 ) 256x256 float 32 bit.

: Convolve 7x7 (avx*) - , , .

Core i7-2600K @ 4.0 GHz.

:

• (avx), C#, , C++. , C# !

  
  
  
  
  

• C# , C# , C++ .

  
  
  
  
  

• C# C++ 2 6 . .

  
  
  
  
  

نعم ، يمكنك كتابة كود حسابي في C # له أداء متكافئ مع C ++. ولكن للقيام بذلك ، عليك اللجوء إلى التحسينات اليدوية في الكود: ما يفعله مترجم C ++ تلقائيًا ، في C # تحتاج إلى القيام بذلك بنفسك. لذلك ، إذا لم يكن لديك ارتباط بـ C # ، فاكتب المزيد في C ++.

ملاحظة: هناك ميزة واحدة قاتلة في .NET - القدرة على إنشاء رمز في وقت التشغيل. إذا لم يكن خط أنابيب معالجة الصور معروفًا مسبقًا (على سبيل المثال ، تم تعيينه من قبل المستخدم) ، فسيتعين عليك في C ++ تجميعه من الطوب ، وربما حتى استخدام الوظائف الافتراضية ، بينما في C # يمكنك تحقيق أداء أكبر ببساطة عن طريق إنشاء طريقة.