爲什麼矩陣的乘法運算比使用hmatrix更快？

有趣的是，Data.Array.Repa實際上比hmatrix更快，這是意外的，因爲hmatrix是使用LAPACK實現的。這是因爲Repa使用的是取消裝箱類型？爲什麼矩陣的乘法運算比使用hmatrix更快？

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)

運行時間1個核心：7.011s
有2個核心運行時間：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)

運行時間：20.714s

來源

2013-11-01 kai

你試過建設有標準適當的微基準？看起來好像測量結構和乘法以及一次性打印所有IO一定會得到很多噪音和結果，而這些噪音和結果不會與任何實際用例相關聯。 –

此外，代表並行，LAPACK可能不在這種情況下 – MFlamer

@ ThomasM.DuBuisson：好的建議！但是，我不認爲在這種情況下構建會花費太多時間，並且由於我只在矩陣中打印了一個元素，IO也不是什麼大不了的事情。有空的時候我會試試Criterion。 – kai

也許你正在使用非優化的LAPACK圖書館。在我的電腦中，使用libatlas-base，運行時間爲〜0.4s。

$貓matrixproduct.hs

import Numeric.LinearAlgebra 

main = do 
    let a = (1000><1000) $ replicate (1000*1000) (1::Double) 
     b = konst 1 (1000,1000) 
    print $ [email protected]@>(100,100) 
    print $ [email protected]@>(100,100) 
    print $ (a <> b) @@> (900,900)

$ GHC matrixproduct.hs -O

$時間./matrixproduct

1.0 
1.0 
1000.0 

real 0m0.331s 
user 0m0.512s 
sys  0m0.016s

來源

2013-11-03 20:19:28

你是對的！解決了這個問題。但是我無法在Centos上找到libatlas，而Ubuntu有一個。 – kai

您是否需要做任何事情來告訴hmatrix使用優化的庫？我已經安裝了libatlas-base並重建了hmatrix和我的代碼，並發現perf中沒有區別。 –

爲什麼矩陣的乘法運算比使用hmatrix更快？

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