xtensor和xsimd:提高约简操作性能

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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!)

1个回答

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根据我打开的github issue,应启用-mavx2-ffast-math标志!
$ g++ -mavx2 -ffast-math -DXTENSOR_USE_XSIMD -O3 -I/home/--user--/install_path/include ./bench.cpp -o a && ./a
size: 100000        3.489e-05 sec   4.99932e+06
size: 1000000       0.00050792 sec  4.99989e+07
size: 10000000      0.00544542 sec  4.99997e+08

感谢 dengbangjie


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