BLASおよびLAPACK線形代数機能を多用するプログラムを作成したいと思います。パフォーマンスは問題であるため、ベンチマークを行い、私が採用したアプローチが正当であるかどうかを知りたいと思います。
いわば3人の参加者がいて、単純なマトリックスマトリックスを使用してパフォーマンスをテストしたいと考えています。乗算。出場者は次のとおりです。
- Numpy、
dotの機能のみを使用します。 - Python、共有オブジェクトを介してBLAS機能を呼び出します。
- C ++、共有オブジェクトを介してBLAS機能を呼び出します。
シナリオ
さまざまな次元の行列-行列乗算を実装しました私。 i は5から500まで5刻みで実行され、マトリックス m1とm2は次のように設定されます。
m1 = numpy.random.rand（i、i）.astype（numpy.float32）m2 = numpy.random.rand（i、i）.astype（numpy.float32） 1。 Numpy
使用されるコードは次のようになります。
tNumpy = timeit.Timer（ "numpy.dot（m1、m2）"、 "import numpy; from __main__ import m1 、m2 "）rNumpy.append（（i、tNumpy.repeat（20、1））） 2。 Python、共有オブジェクトを介してBLASを呼び出す
関数を使用
_blaslib = ctypes.cdll.LoadLibrary（ "libblas.so"）def Mul（m1、m2、i 、r）：no_trans = c_char（ "n"）n = c_int（i）one = c_float（1.0）zero = c_float（0.0）_blaslib.sgemm_（byref（no_trans）、byref（no_trans）、byref（n）、byref （n）、byref（n）、byref（one）、m1.ctypes.data_as（ctypes.c_void_p）、byref（n）、m2.ctypes.data_as（ctypes.c_void_p）、byref（n）、byref（zero） 、r.ctypes.data_as（ctypes.c_void_p）、byref（n）） テストコードは次のようになります：
r = numpy.zeros （（i、i）、numpy.float32）tBlas = timeit.Timer（ "Mul（m1、m2、i、r）"、 "import numpy; from __main__ import i、m1、m2、r、Mul"）rBlas。 append（（i、tBlas.repeat（20、1））） 3。 c ++、共有オブジェクトを介してBLASを呼び出す
これで、c ++コードは自然に少し長くなるため、情報を最小限に抑えます。
関数をロードします
void * handle = dlopen（ "libblas.so"、RTLD_LAZY）; void * Func = dlsym（handle、 "sgemm_"）; 次のようにgettimeofdayで時間を測定します。
gettimeofday（＆amp; start、NULL）; f（＆amp; no_trans、＆amp; no_trans、＆amp; dim、＆amp; dim、＆amp; dim、＆amp; one、A、＆amp; dim、B、＆amp; dim、＆amp; zero、Return、＆amp; dim）; gettimeofday（＆amp; end、NULL）; dTimes [j] = CalcTime（start、end）; ここで、 jは20回実行されるループです。経過時間を計算します
double CalcTime（timeval start、timeval end）{double factor = 1000000; return（（（double）end.tv_sec）* factor +（（double）end.tv_usec）-（（（double）start.tv_sec）* factor +（（double）start.tv_usec）））/ factor; } 結果
結果は次のプロットに表示されます：
質問
- 私のアプローチは公平だと思いますか、それとも不要なオーバーヘッドがありますか避けますか？
- 結果がc++とpythonのアプローチの間にこのような大きな矛盾を示すと思いますか？どちらも計算に共有オブジェクトを使用しています。
- プログラムにPythonを使用したいので、BLASまたはLAPACKルーチンを呼び出すときのパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいですか？
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完全なベンチマークは