有趣的是,Data.Array.Repa 实际上比 hmatrix 快,这是出乎意料的,因为 hmatrix 是使用 LAPACK 实现的。这是因为 Repa 使用了未装箱的类型吗?
import Data.Array.Repa
import Data.Array.Repa.Algorithms.Matrix
main = do
let
a = fromListUnboxed (Z:.1000:.1000::DIM2) $ replicate (1000*1000) 1.0 :: Array U DIM2 Double
b = fromListUnboxed (Z:.1000:.1000::DIM2) $ replicate (1000*1000) 1.0 :: Array U DIM2 Double
m <- (a `mmultP` b)
print $ m!(Z:.900:.900)
1核运行时间:7.011s
2核运行时间:3.975s
import Numeric.LinearAlgebra
import Numeric.LinearAlgebra.LAPACK
main = do
let
a = (1000><1000) $ replicate (1000*1000) 1.0
b = (1000><1000) $ replicate (1000*1000) 1.0
print $ (a `multiplyR` b) @@> (900,900)
运行时间:20.714s
最佳答案
也许您正在使用未优化的 LAPACK 库。在我的电脑中,使用 libatlas-base,运行时间约为 0.4 秒。
$ cat matrixproduct.hs
import Numeric.LinearAlgebra
main = do
let a = (1000><1000) $ replicate (1000*1000) (1::Double)
b = konst 1 (1000,1000)
print $ a@@>(100,100)
print $ b@@>(100,100)
print $ (a <> b) @@> (900,900)
$ ghc matrixproduct.hs -O
$ 时间 ./matrixproduct
1.0
1.0
1000.0
real 0m0.331s
user 0m0.512s
sys 0m0.016s
关于haskell - 为什么使用 Repa 进行矩阵乘法比使用 hmatrix 更快?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19733382/