Умножение матрицы Numba намного медленнее, чем NumPy - PullRequest
Новая
       23

Умножение матрицы Numba намного медленнее, чем NumPy

1 голос
/ 11 февраля 2020

Я реализую простую функцию умножения матриц с помощью Numba и обнаружил, что она значительно медленнее, чем NumPy. В приведенном ниже примере Numba медленнее в 40 раз. Есть ли способ еще больше ускорить Нумбу? Заранее спасибо за ваш отзыв. 

import time
import numpy as np
import numba
from numba import njit, prange

@numba.jit('void(float64[:,:],float64[:,:],float64[:,:])', fastmath=True, parallel=True)
def matmul(matrix1,matrix2,rmatrix):
    a = matrix1.shape[0]
    b = matrix2.shape[1]
    c = matrix2.shape[0]
    for i in prange(a):
        for j in prange(b):
            for k in prange(c):
                rmatrix[i,j] += matrix1[i,k] * matrix2[k,j]

M = np.random.normal(0,10,(10,10))**2
N = np.random.normal(0,10,(10,10))**2
A = np.random.normal(0,10,(10,10))**2
matmul(M,N,A) #to make sure compiled

n = 3000
M = np.random.normal(0,10,(n,1000))**2
N = np.random.normal(0,10,(1000,n))**2
A = np.zeros((3000,3000))

t = time.time()
matmul(M,N,A)
print("Numba:", time.time()-t)

t = time.time()
np.dot(np.log(M),np.log(N))
print("NumPy:", time.time()-t)
...