FISH 太慢？用 C++ 封装它，35k 接触快 35 倍

PFC 的 FISH 很好用。改边界、加监测、算统计，几行就能跑起来。

但模型一大，循环就慢得明显。

我拿一个 3.5 万个接触的 2D 试样做组构张量测试：FISH 跑一趟 146 ms，C++ 只要 4.2 ms。同一套公式、同一批接触，A、φ、N 逐点完全一样，速度差 34.9 倍。

先说结论：PFC 6.0 支持把 C++ 编译成 DLL，注册成 FISH 函数，在 FISH 里直接调用。它不是替代 FISH，而是把“遍历几万个元素”的内循环外包给编译后的 C++。大模型的重统计、重后处理，可以快一个数量级。

1. FISH 慢在哪

FISH 是解释执行的。loop foreach 每转一圈，contact.normal(c)、comp.x(...)、数组下标，都要走一次名字查找和参数转换。

单次开销不大，但乘以几十万次就明显了。

这不是写法问题，是解释器的固有成本。FISH 擅长的是“调度”：读参数、加边界、控制加载、注册监测。它不擅长“对 3 万个接触逐个做十几次浮点运算”。

PFC 6.0 给了一个出口：C++ FISH intrinsic 插件。

做法不复杂：写一个 DLL，实现 IFishLibrary 接口，用 program load function 加载。加载后，DLL 里注册的函数会变成 FISH 里的普通函数，名字类似 myfish.fabric。

 

图 1 左边是 FISH 逐条解释的循环；右边是编译进 DLL 的 C++ 循环。FISH 只发起一次调用，整段遍历在 C++ 里完成。

可以把它理解成：FISH 是调度员，C++ 是外包工人。调度员把“这一批接触的组构张量算一下”交出去，工人算完把三个数带回来。

2. 不是只能算数学

很多人以为 C++ 插件只能做纯计算。实际上，拿到 IProgram 之后，可以访问 PFC 的元素接口：

删除球没有直接的 C++ 接口，可以发 ball delete 命令。逐 cycle 自动回调也没有注册入口，仍然用 FISH 的 fish callback 去调 C++。

所以定位很清楚：C++ 负责“对很多元素做同一件事”的内循环；FISH 负责流程和调度。

3. 实测：组构张量演化

组构张量（Oda fabric tensor）是描述接触网络取向的常用量。二维里，对每个接触法向 n=(nx,ny)，取走向向量 s=(-ny, nx)：

Fij = 平均(s_i * s_j) A   = (λ1 - λ2) / (λ1 + λ2) φ   = 主走向角 

A 越接近 0 越各向同性，越接近 1 越定向；φ 是主方向。

测试模型是一个受控 2D 盒式试样：

• 
  
• 18,725 个球，约 35,000 个活动 ball-ball 接触；
• 顶板分 25 级下压，每级 20 µm，再跑 200 cycle 松弛；
• 总竖向应变 0.5%，共 26 个采样点；
• 每个点分别用 FISH 和 C++ 算一遍，两边都只遍历活动 ball-ball 接触。

 

图 2 组构各向异性 A 随竖向应变的变化。橙色空心圆是 FISH，蓝色实线是 C++；两条曲线完全重合。

 

图 3 主走向角 φ 的演化。两边同样逐点重合。

 

图 4 26 次采样的总耗时对比：3804 ms 对 109 ms，聚合加速 34.9 倍。

需要说明：这组加载是加速的分步位移，只为了让接触网络在可接受的时间内演化，不是力学强度研究。A 的绝对值很小（0.0024 到 0.0041），φ 对微小各向异性很敏感，不要拿这组曲线下物理结论。

这里比的是“算得快不快”，不是“算得对不对”。 对不对由 A、φ、N 的逐点零差异回答。

4. 过程详解：从零到能跑

4.1 生成工程

官方安装目录里有模板：

pluginfiles/templatefiles/function.zip 

它包含 IFishLibrary 的骨架、四个必须导出的函数，以及 ball/contact 遍历示例。

我把“复 制模板、替换工程名、改类名、改 DLL 命名”这一串做成了脚本：

bashpython gen_fish_plugin.py --name myfish --out D:/dev

生成：

D:/dev/myfish/myfish.h D:/dev/myfish/myfish.cpp D:/dev/myfish/myfish.vcxproj 

模板里已经带了 ball/contact 遍历、组构张量和性能基准示例，不需要的可以删。

 

图 5 生成、编译、验证三步；第四步是在真实算例里加载使用。

4.2 插件骨架：注册函数

DLL 必须导出四个函数：getName、getMajorVersion、getMinorVersion、createInstance。真正决定“FISH 里叫什么名字”的，是 createIntrinsics：

cppQStringList createIntrinsics(IFish *fish) {
    fish->registerLibrary(new Fishmyfish(
        FabricFunction,
        "myfish.fabric",
        0, "v3flt", true));
    return {};
}

这里注册了一个叫 myfish.fabric 的函数：无参数，返回三浮点向量，只读。

get() 在函数出现在等号右边时调用；set() 在左边时调用。算法写在 get() 的 switch 里。

4.3 访问接触，计算张量

核心循环只有十几行：

cppIModuleBall *m = prog->findInterface<IModuleBall>();
const IContainerContact *cc = m->getIContainerBallBallContact();

double fxx = 0, fyy = 0, fxy = 0;
quint64 nn = 0;

for (ICIterator<IContact> it(cc->getIContainer());
     !it.atEnd(); ++it) {
    if (!it->getActive()) continue;
    DVect n = it->getNormal();
    double sx = -n.y(), sy = n.x();
    fxx += sx*sx; fyy += sy*sy;
    fxy += sx*sy; ++nn;
}

getActive() 这一行很关键。FISH 的 contact.list('ball-ball') 只返回活动接触；C++ 的容器里还包含非活动接触。不过滤，接触数会多，A 会偏。

最后算 A 和 φ，把 (A, φ, N) 打包成 DVect3 返回：

cpp*p = DVect3(A, phi, double(nn));

FISH 侧这样取：

local v = myfish.fabric local A = comp.x(v) local phi = comp.y(v) local N = comp.z(v) 

FISH 版算法长得几乎一样：

; fxx / fyy / fxy / nn 先置 0 loop foreach local c contact.list('ball-ball')     local n = contact.normal(c)     local sx = -comp.y(n)     local sy =  comp.x(n)     fxx = fxx + sx*sx     fyy = fyy + sy*sy     fxy = fxy + sx*sy     nn = nn + 1 endloop 

区别只在：一个由解释器逐条执行，一个是编译后的机器码。

4.4 编译

bashpython build_fish_plugin.py \
  --proj D:/dev/myfish/myfish.vcxproj \
  --cfg Release2D

产物：

x64/Release2D/functionmyfish2d006.dll   # PFC2D x64/Release/functionmyfish006.dll       # PFC3D（--cfg Release） 

两个容易忽略的点：

• 
  
• 源码必须是纯 ASCII，注释也用英文。MSVC 按系统代码页解析中文注释时，可能吞掉下一行；
• 2D 和 3D 的 DLL 不能混用。

4.5 在 PFC 里加载

model new model configure plugins program load function 'functionmyfish2d006.dll' 

model configure plugins 不能省。少了它，加载看起来不报错，第一次调用才报“Must be configured for C++ plugins”。

如果要在已有 .sav 上继续算，先 load，再 restore。restore 不会自动找回插件；如果 .sav 本身没开 plugins，restore 后还要再执行一次 model configure plugins。

4.6 验证

验证脚本会自动建一个最小模型，调用 freq、ball.loop、contact.loop、fabric，并检查日志：

bashpython verify_fish_plugin.py \
  --name myfish \
  --dll D:/dev/myfish/x64/Release2D/functionmyfish2d006.dll \
  --dim 2d

日志里出现 function plugin myfish loaded 和 CHECK fabric A=，才算真正跑通。

5. 什么时候值得用

一个简单的判据：如果一段 FISH 循环要跑很多次、每次要遍历上万个元素，就值得搬到 C++。

6. 这套流程已经做成技能

我把生成、编译、验证三步做成了 pfc-fish-cpp 技能：

• 
  
• gen_fish_plugin.py：模板 → 可编译工程；
• build_fish_plugin.py：自动找 MSBuild、SDK、Qt，编 2D/3D；
• verify_fish_plugin.py：建最小算例 → PFC 无头运行 → 日志验收。

2D 和 3D 都实机跑过。模板里带组构张量和性能基准示例，可以直接改成自己的统计量。

一句话：C++ 不是来替代 FISH 的。FISH 继续负责“怎么算、什么时候算”，C++ 只负责“这一批元素怎么快速算完”。分工清楚，代码就不会失控。

7. 最后

FISH 的解释器让 PFC 很灵活，但也决定了它不适合扛大循环。

C++ FISH intrinsic 的价值，不是把整个脚本改写成 C++，而是只把最热的那一层循环换掉：数据还在 PFC 里，流程还在 FISH 里，结果由编译后的 DLL 返回。

35k 接触的组构张量，146 ms 变成 4 ms。这个差距，在长时间加载和多次采样的算例里，会直接体现在墙钟上。

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8. 参考资料

• 
  
• PFC 6.0 文档：C++ FISH Intrinsic Plug-ins（program load function、IFishLibrary）。
• 实测工程与基准：_archive/fish-cpp-plugin-test（含 fabric_evolve_box.dat、fabric_benchmark.csv）。
• 技能：~/.claude/skills/pfc-fish-cpp（生成 / 编译 / 验证三脚本）。