performance - 0.5和0.6减速？

Question

我正在将我的代码从 Julia 0.4 更新到 0.5，我遇到了一些速度下降的问题。我遇到的一个简单例子是

x = rand(1:100, (50, 7, 3))

function f(a::Int, e::Int, r::Int)
    x[a-16+1, e-10+1, r]
end

y = sum(f(a, e, r) for a in 16:65, e in 10:16, r in 1:3) # in 0.5 and 0.6
y = sum([f(a, e, r) for a in 16:65, e in 10:16, r in 1:3]) # in 0.4

在 0.4 中，最后一行(使用列表理解)需要 0.0004 秒，而在 0.5 和 0.6 中，它需要大约 0.1376 秒。 0.5 和 0.6 版发生了什么？

Answer 1

您在全局范围内使用非常量全局变量和计时代码。使 x 常量(或将其作为函数参数传递)并将 sum 计算放在函数中:

const x = rand(1:100, (50, 7, 3))

function f(a::Int, e::Int, r::Int)
    x[a-16+1, e-10+1, r]
end

g() = sum(f(a, e, r) for a in 16:65, e in 10:16, r in 1:3) # in 0.5 and 0.6
h() = sum([f(a, e, r) for a in 16:65, e in 10:16, r in 1:3]) # in 0.4

当我运行您的原始代码时，我看到的时间与您报告的时间几乎完全相同。使用我编写的代码:

0.6.0-pre.alpha.117:

julia> g(); @time g() # Call g() before timing it to compile it
  0.000020 seconds (9 allocations: 416 bytes)
53033

julia> h(); @time h()
  0.000026 seconds (6 allocations: 8.547 KiB)
53033

0.4.7:

julia> h(); @time h()
  0.000020 seconds (6 allocations: 8.453 KB)
50658

现在速度如此之快，您无法再仅通过一次运行就对其进行精确的基准测试。

是的，在您原来的情况下，0.5 和 0.6 确实变慢了。这是因为它现在为理解/生成器构造一个特殊的函数对象并对其进行编译。因此，当您在顶层运行这些语句时，您每次都在支付(和衡量)编译成本。当你把它放在一个函数中时，Julia 能够编译一次，然后每次后续调用都非常快。我强烈建议阅读所有 performance tips如果您对优化性能感兴趣。避免全局变量是第一部分。