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python - xtensor 和 xsimd：提高还原性能

问题描述

我试图在减少操作（例如元素总和）上使用xtensor获得与 NumPy 相同的性能。

我启用xsimd进行并行计算，但它没有效果。

以下是基准代码：

#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;
}

并在启用和不启用xsimd和启用所有优化（-O3）的情况下编译它：

$ 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

顺便说一句，使用 numpy 的相同操作：

$ python bench.py
size: 100000     0.000030 sec
size: 1000000    0.000430 sec
size: 10000000   0.005144 sec

大约快 4 倍！

设置

如何提高 xtensor 的性能？提前致谢））

标签： pythonc++numpysimdxtensor

解决方案

根据我打开的这个github问题
-mavx2，-ffast-math应该启用标志！

$ 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

感谢邓邦杰！

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