Python xtensor和xsimd：提高降低成本的性能

我试图在缩减操作（例如元素之和）上获得与NumPy相同的性能

我支持并行计算，但没有效果

以下是基准代码：

#include <iostream>

#include "xtensor/xreducer.hpp"
#include "xtensor/xrandom.hpp"
#include <ctime>

using namespace std;


pair<double, double> timeit(int size, int n=30){
    double total_clocks = 0;
    double total_sum = 0;
    for (int i=0;i<n;i++){
        xt::xtensor<double, 1> a = xt::random::rand({size}, 0., 1.);
        int start = clock();

        double s = xt::sum(a, xt::evaluation_strategy::immediate)();

        int end = clock();
        total_sum += s; total_clocks += end-start;
    }
    return pair<double, double>(total_clocks/CLOCKS_PER_SEC/n, total_sum); 
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    for (int i=5;i<8;i++){
        int size = pow(10, i);
        pair<double, double> ret = timeit(size);
        cout<<"size: "<<size<< " \t " <<ret.first<<" sec\t"<<ret.second<<endl;

    }
    return 0;
}

顺便说一下，使用numpy的相同操作：

$ python bench.py
size: 100000     0.000030 sec
size: 1000000    0.000430 sec
size: 10000000   0.005144 sec

大约快4倍

设置

• Ubuntu 18.04
• 核心i7处理器
• 软件包的最新版本

如何提高xtensor的性能？ （提前感谢）

根据这个，我已经打开了
应启用

-mavx2

和

-ffast math

标志

$ g++ -mavx2 -ffast-math -DXTENSOR_USE_XSIMD -O3 -I/home/--user--/install_path/include ./bench.cpp -o a && ./a
size: 100000        3.489e-05 sec   4.99932e+06
size: 1000000       0.00050792 sec  4.99989e+07
size: 10000000      0.00544542 sec  4.99997e+08

谢谢你

$ python bench.py
size: 100000     0.000030 sec
size: 1000000    0.000430 sec
size: 10000000   0.005144 sec

$ g++ -mavx2 -ffast-math -DXTENSOR_USE_XSIMD -O3 -I/home/--user--/install_path/include ./bench.cpp -o a && ./a
size: 100000        3.489e-05 sec   4.99932e+06
size: 1000000       0.00050792 sec  4.99989e+07
size: 10000000      0.00544542 sec  4.99997e+08