在 0.5 和 0.6 中索引大型矩阵似乎比 0.4.7 花费的时间长得多。
例如:
x = rand(10,10,100,4,4,1000) #Dummy array
tic()
r = squeeze(mean(x[:,:,1:80,:,:,56:800],(1,2,3,4,5)),(1,2,3,4,5))
toc()
Julia 0.5.0 -> 耗时:176.357068283 秒
Julia 0.4.7 -> 耗时:1.19991952 秒
编辑:根据要求,我更新了基准以使用 BenchmarkTools.jl
并将代码包装在一个函数中:
using BenchmarkTools
function testf(x)
r = squeeze(mean(x[:,:,1:80,:,:,56:800],(1,2,3,4,5)),(1,2,3,4,5));
end
x = rand(10,10,100,4,4,1000) #Dummy array
@benchmark testf(x)
在 0.5.0 中,我得到以下信息(使用大量内存):
BenchmarkTools.Trial:
samples: 1
evals/sample: 1
time tolerance: 5.00%
memory tolerance: 1.00%
memory estimate: 23.36 gb
allocs estimate: 1043200022
minimum time: 177.94 s (1.34% GC)
median time: 177.94 s (1.34% GC)
mean time: 177.94 s (1.34% GC)
maximum time: 177.94 s (1.34% GC)
在 0.4.7 中我得到:
BenchmarkTools.Trial:
samples: 11
evals/sample: 1
time tolerance: 5.00%
memory tolerance: 1.00%
memory estimate: 727.55 mb
allocs estimate: 79
minimum time: 425.82 ms (0.06% GC)
median time: 485.95 ms (11.31% GC)
mean time: 482.67 ms (10.37% GC)
maximum time: 503.27 ms (11.22% GC)
编辑:更新为在 0.4.7 中使用 sub
并在 0.5.0 中使用 view
using BenchmarkTools
function testf(x)
r = mean(sub(x, :, :, 1:80, :, :, 56:800));
end
x = rand(10,10,100,4,4,1000) #Dummy array
@benchmark testf(x)
在 0.5.0 中,它运行了 >20 分钟并给出:
BenchmarkTools.Trial:
samples: 1
evals/sample: 1
time tolerance: 5.00%
memory tolerance: 1.00%
memory estimate: 53.75 gb
allocs estimate: 2271872022
minimum time: 407.64 s (1.32% GC)
median time: 407.64 s (1.32% GC)
mean time: 407.64 s (1.32% GC)
maximum time: 407.64 s (1.32% GC)
在 0.4.7 中我得到:
BenchmarkTools.Trial:
samples: 5
evals/sample: 1
time tolerance: 5.00%
memory tolerance: 1.00%
memory estimate: 1.28 kb
allocs estimate: 34
minimum time: 1.15 s (0.00% GC)
median time: 1.16 s (0.00% GC)
mean time: 1.16 s (0.00% GC)
maximum time: 1.18 s (0.00% GC)
这似乎在其他机器上可重复,因此已打开一个问题:https://github.com/JuliaLang/julia/issues/19174
最佳答案
编辑 2017 年 3 月 17 日 此回归已在 Julia v0.6.0 中修复。如果使用旧版本的 Julia,讨论仍然适用。
尝试在 Julia v0.4.7 和 v0.5.0 中运行这个原始脚本(将 sub
更改为 view
):
using BenchmarkTools
function testf()
# set seed
srand(2016)
# test array
x = rand(10,10,100,4,4,1000)
# extract array view
y = sub(x, :, :, 1:80, :, :, 56:800) # julia v0.4
#y = view(x, :, :, 1:80, :, :, 56:800) # julia v0.5
# wrap mean(y) into a function
z() = mean(y)
# benchmark array mean
@time z()
@time z()
end
testf()
我的机器:
julia> versioninfo()
Julia Version 0.4.7
Commit ae26b25 (2016-09-18 16:17 UTC)
Platform Info:
System: Darwin (x86_64-apple-darwin13.4.0)
CPU: Intel(R) Core(TM) i7-4870HQ CPU @ 2.50GHz
WORD_SIZE: 64
BLAS: libopenblas (USE64BITINT DYNAMIC_ARCH NO_AFFINITY Haswell)
LAPACK: libopenblas64_
LIBM: libopenlibm
LLVM: libLLVM-3.3
我的输出,Julia v0.4.7:
1.314966 seconds (246.43 k allocations: 11.589 MB)
1.017073 seconds (1 allocation: 16 bytes)
我的输出,Julia v0.5.0:
417.608056 seconds (2.27 G allocations: 53.749 GB, 0.75% gc time)
410.918933 seconds (2.27 G allocations: 53.747 GB, 0.72% gc time)
看来您可能发现了性能下降。考虑提交 issue .
关于matrix - 为什么在 Julia 0.5.0 中索引大型矩阵比 0.4.7 慢 170 倍?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40351485/