MATLAB比Numpy快两倍。

Question

MATLAB比Numpy快两倍。

22

我是一名工程研究生，目前正在从MATLAB转向Python进行数值模拟。我曾经认为对于基本的数组操作，Numpy的速度会和MATLAB一样快。然而，我的两个不同程序表明，MATLAB比Numpy快了一点，大约是两倍速度。我在Numpy（Python 3.3）中使用的测试代码如下：

import numpy as np
import time

a = np.random.rand(5000,5000,3)

tic = time.time()
a[:,:,0] = a[:,:,1]
a[:,:,2] = a[:,:,0]
a[:,:,1] = a[:,:,2]
toc = time.time() - tic
print(toc)

而对于MATLAB 2012a，我正在使用：

a = rand(5000,5000,3);

tic;
a(:,:,1) = a(:,:,2);
a(:,:,3) = a(:,:,1);
a(:,:,2) = a(:,:,3);
toc

我正在使用的算法是NASA 网站上用于比较Numpy和MATLAB的算法。该网站显示，对于此算法，Numpy在速度方面超过了MATLAB。然而，我的结果显示Numpy的模拟时间为0.49秒，MATLAB的模拟时间为0.29秒。我还在Numpy和Matlab上运行了高斯-赛德尔求解器，并获得了类似的结果（16.5秒对9.5秒）。

我是Python的新手，对编程不是非常精通。我正在使用WinPython 64位Python发行版，但也尝试了Pythonxy，但没有成功。

我读到的一个应该提高性能的方法是使用MKL构建Numpy。不幸的是，我不知道如何在Windows上做到这一点。我需要这样做吗？

有什么建议吗？

- nicholls

Christoph Gohlke为许多Python软件包提供预编译的Windows二进制文件，其中NumPy链接到Intel MKL：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ - Amro

没错。Python以前相对于Matlab来说速度更慢，所以你很幸运。 :-) - horchler

2

当前的WinPython发行版已经附带了NumPy-MKL。 - Jaime

2个回答

3

您正在尝试重新创建NASA实验，但您已更改了许多变量。例如：

您的硬件和操作系统不同（www.nccs.nasa.gov/dali_front.html）
您的Python版本不同（2.5.3与3.3）
您的MATLAB版本不同（2008与2012）

假设NASA的结果是正确的，则结果差异是由于这些变量中的一个或多个发生了变化。我建议您：

使用SciPy预构建的二进制文件重新测试。
研究是否相对于此类计算进行了任何改进MATLAB。

此外，您可能会发现此链接有用。

- R Dub

1

我最初尝试与NASA的研究进行比较，但我主要是想看看是否有什么我可以做（或明显的事情），可能会导致Numpy的速度慢两倍。如果答案是我使用的MATLAB版本只是更快，那就是我所需要的。谢谢。 - nicholls

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- jorgeca · Accepted Answer

该比较由于缓存而变得不可比，因为在连续的内存块上传输或执行某些工作更有效率。这个特定的基准测试是内存限制的，因为实际上没有进行任何计算，因此缓存命中率的百分比对于实现良好的性能至关重要。

Matlab按列主序（Fortran顺序）放置数据，因此a(:,:,k)是一个连续的内存块，可以快速复制。

Numpy默认使用行主序（C顺序），因此在a[:,:,k]中元素之间存在大跳跃，这会减慢内存传输速度。实际上，可以选择数据布局。在我的笔记本电脑上，使用a = np.asfortranarray(np.random.rand(5000,5000,3))创建数组可以提高5倍速度（1秒 vs 0.19秒）。

这个结果对于numpy-MKL和纯numpy应该非常相似，因为MKL是一个快速的LAPACK实现，在这里你没有调用任何使用它的函数（MKL在解决线性系统、计算点积等方面确实有帮助）。

我不太了解Gauss Seidel求解器的情况，但是一段时间以前我写了一个回答问题Numpy running at half the speed of MATLAB，其中谈到了MKL、FFT和Matlab的JIT。