我正在尝试在减少操作(例如元素求和)上,利用xtensor 实现与NumPy相同的性能。
我启用xsimd以进行并行计算,但它没有作用。
以下是基准测试代码:
#include <iostream>
#include "xtensor/xreducer.hpp"
#include "xtensor/xrandom.hpp"
#include <ctime>
using namespace std;
pair<double, double> timeit(int size, int n=30){
double total_clocks = 0;
double total_sum = 0;
for (int i=0;i<n;i++){
xt::xtensor<double, 1> a = xt::random::rand({size}, 0., 1.);
int start = clock();
double s = xt::sum(a, xt::evaluation_strategy::immediate)();
int end = clock();
total_sum += s; total_clocks += end-start;
}
return pair<double, double>(total_clocks/CLOCKS_PER_SEC/n, total_sum);
}
int main(int argc, char *argv[])
{
for (int i=5;i<8;i++){
int size = pow(10, i);
pair<double, double> ret = timeit(size);
cout<<"size: "<<size<< " \t " <<ret.first<<" sec\t"<<ret.second<<endl;
}
return 0;
}
请尝试编译以下内容:
先不开启 xsimd 并开启所有优化(-O3),然后再开启 xsimd 并保持所有优化(-O3)。
$ g++ -DXTENSOR_USE_XSIMD -O3 -march=native -I/home/--user--/install_path/include "./18. test speed 2.cpp" -o a && ./a
size: 100000 0.0001456 sec 1.49984e+06
size: 1000000 0.0013149 sec 1.50002e+07
size: 10000000 0.0125417 sec 1.49995e+08
$ g++ -O3 -march=native -I/home/--user--/install_path/include "./18. test speed 2.cpp" -o a && ./a
size: 100000 0.0001433 sec 1.49984e+06
size: 1000000 0.0012621 sec 1.50002e+07
size: 10000000 0.0124868 sec 1.49995e+08
顺便提一下,使用numpy进行相同操作:
$ python bench.py
size: 100000 0.000030 sec
size: 1000000 0.000430 sec
size: 10000000 0.005144 sec
快了约4倍!
设置
- Ubuntu 18.04
- Core i7 CPU
- 最新版本的软件包
我怎样才能提高xtensor性能? 先感谢您的帮助!)