如何在Julia中加速多个广播 这个朱丽亚函数似乎相当低效（比Pythran / C++代码更慢一个数量级，即使在朱丽亚预热之后）…

我想只是我写得不对。。。在茱莉亚，怎样才能加速这种“多重广播”？我想/希望我不需要花费这些循环

在第一个答案后编辑 谢谢大家!！在我的设置中，Pythran解决方案（就地和异地）的速度仍然快1.5到2倍（没有OpenMP）。有没有办法激活Julia中的SIMD指令？还是另一种加速CPU计算的方法

Python代码：

from transonic import jit

@jit
def broadcast(a):
    return 10 * (2*a**2 + 4*a**3) + 2 / a

@jit
def broadcast_inplace(a):
    a[:] = 10 * (2*a**2 + 4*a**3) + 2 / a

在

@simd

建议后编辑 似乎

@simd

不是开箱即用的，即只需将其添加到行的开头

ERROR: LoadError: LoadError: Base.SimdLoop.SimdError("for loop expected")
Stacktrace:
 [1] compile(::Expr, ::Bool) at ./simdloop.jl:54
 [2] @simd(::LineNumberNode, ::Module, ::Any) at ./simdloop.jl:126
 [3] include at ./boot.jl:317 [inlined]
 [4] include_relative(::Module, ::String) at ./loading.jl:1044
 [5] include(::Module, ::String) at ./sysimg.jl:29
 [6] exec_options(::Base.JLOptions) at ./client.jl:231
 [7] _start() at ./client.jl:425

我猜必须扩展for循环，但是代码（I）变得不那么可读，（ii）不再独立于维度

---

似乎我们有这样一种情况，简单的Python/Numpy代码可以用Pythran比Julia更快地得到加速（除非Julia中有加速的方法？将来的Julia版本可能会解决这个问题）。有趣的…

广播所有这样的操作：

julia> function my_multi_broadcast2(a)
           @. 10 * (2*a^2 + 4*a^3) + 2 / a
       end
my_multi_broadcast2 (generic function with 1 method)

区别在于，在

10*（2*a.^2+4*a.^3）+2./a

中，您实际上没有利用广播融合，因为

*

和两个

+

没有广播

写

@。10*（2*a^2+4*a^3）+2/a

相当于

10.*（2.*a.^2.+4.*a.^3）。+2./a

这里是性能的比较

julia> @btime my_multi_broadcast($arr);
  58.146 ms (18 allocations: 61.04 MiB)

julia> @btime my_multi_broadcast2($arr);
  5.982 ms (4 allocations: 7.63 MiB)

<> Pythran与C++相比，我们得到了大约10x的加速比？

最后，请注意，如果您可以通过编写以下命令在适当的位置变异

arr

：

julia> function my_multi_broadcast3(a)
           @. a = 10 * (2*a^2 + 4*a^3) + 2 / a
       end
my_multi_broadcast3 (generic function with 1 method)

julia> @btime my_multi_broadcast3($arr);
  1.840 ms (0 allocations: 0 bytes)

---

这两种方法都更快，并且零分配（我不知道您是想修改

arr

，还是创建一个新的数组，所以我展示了这两种方法）。

实际上，您说的是“

@”。10…

相当于…，然后忘记在括号内点乘法。它应该是

10.*（2.*a.^2.+4.*a.^3.+2./a

DNF-谢谢，修复了。这就是为什么在本例中，

@.

是一件好事。您可以尝试添加

@simd

，如果这还不够，请编写一个手动循环。广播应自动使用simd指令，但目前存在一个性能缺陷，对于这样的大型融合表达式，它不会发生。我希望1.2版能修复它。

julia> function my_multi_broadcast3(a)
           @. a = 10 * (2*a^2 + 4*a^3) + 2 / a
       end
my_multi_broadcast3 (generic function with 1 method)

julia> @btime my_multi_broadcast3($arr);
  1.840 ms (0 allocations: 0 bytes)