我有一个Cython类,类似下面的人工示例:
cdef class Differential:
cdef int *SX
cdef int *X
cdef int nmax
def __init__(self, int nmax):
self.nmax = nmax ## usually around 10*1000
return
def __cinit__(self, int nmax, *arg, **args):
self.SX = <float *>malloc(nmax*cython.sizeof(float))
## assume self.X has some content.
self.X = <float *>malloc(nmax*cython.sizeof(float))
return
def __dealloc__(self):
free(self.SX)
free(self.X)
return
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
@cython.nonecheck(False)
@cython.cdivision(True)
cdef void __reject(self, float step) nogil:
cdef unsigned int v
cdef unsigned int k
cdef double x
cdef double dx
float_array_init(self.SX,1000,0.) ## writes 0. to the 100000 first elements
for v in range(1000):
x = self.X[v]
for k in range(v+1,1000):
dx = x-self.X[k]
# the following line is the "problem":
self.SX[k] -= dx
## some more code
# manipulate SX some more. this section has less performance impact because it
# is not a double for-loop, so i have not included it in the example
# update X
for v in range(1000):
self.X[v] += self.SX[v]
def reject(self, float step):
self.__reject(step)
代码涉及的内容要多得多,但我已尝试将其剥离到最低限度,以说明我的代码流。你知道吗
在我的主脚本中,我只是创建了一个Differential的实例,然后反复调用差速器拒绝()(以及在这两者之间的其他一些事情来实际改变X的值。)
我知道我可以使用cpdef
来避免额外的包装器调用(\uuureject()和reject()),但是我的测试表明这没有什么区别。你知道吗
我的问题如下:
当我注释掉self.SX[k] -= dx
行时,代码似乎加快了大约10倍。这是意料之中的吗?
我知道访问内存是有代价的,但我没想到代码会慢那么多。你知道吗
更新
如下所示,更改行
cdef double x
cdef double dx
至
cdef float x
cdef float dx
消除了一些强制转换操作的需要,并将代码的速度提高了大约2倍。你知道吗
我发现了一个可以解释这种缓慢的问题,请注意,您创建
x
和dx
作为double
来接收float
值,方法是更改为:我得到了2倍的加速,因为它避免了在
x = self.X[v]
中将浮点值转换为双精度,然后在self.SX[k] -= dx
中将双精度转换为浮点值。你知道吗似乎您的方法没有丢失缓存,我测试了使用一个数组来存储
self.X
和self.SX
的值,方法是通过2*i+0
或2*i+1
(0
用于self.X
和1
用于self.SX
来控制访问,时间是相同的。你知道吗相关问题 更多 >
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