[Из песочницы] Так ли быстр ваш любимый С или нативная реализация линейной алгебры на D
В настоящий момент OpenBLAS используется в матричных манипуляциях в таких языках как Julia и Python (NumPy). OpenBLAS крайне хорошо оптимизирована и значительная её часть вообще написана на ассемблере.
Однако так ли хорош для вычислений чистый C, как это принято считать?
Встречайте Mir GLAS! Нативная реализация библиотеки линейной алгебры на чисто D без единой вставки на ассемблере!
Для компиляции библиотеки Mir GLAS нам потребуется компилятор LDC (LLVM D Compiler). Компилятор DMD официально не поддерживается т.к. он не поддерживает инструкции AVX и AVX2.
Тестовая конфигурация будет состоять из:
| CPU | 2.2 GHz Core i7 (I7–4770HQ) |
| L3 Cache | 6 MB |
| RAM | 16 GB of 1600 MHz DDR3L SDRAM |
| Model Identifier | MacBookPro11,2 |
| OS | OS X 10.11.6 |
| Mir GLAS | 0.18.0, single thread |
| OpenBLAS | 0.2.18, single thread |
| Eigen | 3.3-rc1, single thread (sequential configurations) |
| Intel MKL | 2017.0.098, single thread (sequential configurations) |
| Apple Accelerate | OS X 10.11.6, single thread (sequential configurations) |
» Код самого теста можно получить тут.
» Mir GLAS базируется на библиотеке mir.ndslice
Mir GLAS может быть легко использован в любом языке поддерживающим C ABI. Делается это элементарно:
// Performs: c := alpha a x b + beta c
// glas is a pointer to a GlasContext
glas.gemm(alpha, a, b, beta, c);
Для сравнения в OpenBLAS потребуется написать следующий код:
void cblas_sgemm (
const CBLAS_LAYOUT layout,
const CBLAS_TRANSPOSE TransA,
const CBLAS_TRANSPOSE TransB,
const int M,
const int N,
const int K,
const float alpha,
const float *A,
const int lda,
const float *B,
const int ldb,
const float beta,
float *C,
const int ldc)
При проведении теста установлено следующее значение переменных:
| openBLAS | OPENBLAS_NUM_THREADS=1 |
| Accelerate (Apple) | VECLIB_MAXIMUM_THREADS=1 |
| Intel MKL | MKL_NUM_THREADS=1 |
Eigen собран с флагами `EIGEN_TEST_AVX` и `EIGEN_TEST_FMA`:
mkdir build_dir
cd build_dir
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DEIGEN_TEST_AVX=ON -DEIGEN_TEST_FMA=ON ..
make OpenBLASРезультаты (больше — лучше):
Итоги:
— Mir GLAS значительно опережает OpenBLAS и Apple Accelerate по всем показателям.
— Mir GLAS оказывается быстрее почти в два раза чем Eigen и Apple Accelerate при работе с матрицами.
— По скорости Mir GLAS оказывается сопоставим с проприетарным Intel MKL, который является самым быстрым в своем роде.
— Благодаря своему дизайну Mir GLAS легко может быть адаптирован для новых архитектур.
P.S. В настоящий момент на базе GLAS активно развивается система компьютерного зрения DCV.
» Оригинальная статья расположена в блоге автора.
Комментарии (3)
maaGames
3 октября 2016 в 10:12
0↑
↓
У меня только два вопроса:
1. Почему сравнивалась однопоточная реализация? MirGLAS не умеет в многопоточность?
2. Почему такие игрушечные матрицы? 2000×2000 в double = 30,5 мегабайт. Все три матрицы 100 мегабайт занимают. Т.е. данные неплохо закэшированы будут, может этим и объясняются почти одинаковые результаты многих тестов. Хотелось бы тест на матрицах бОльших размеров, хотя бы 10К*10К. А то компьютер с 16ГБ оперативки и используете 100МБ.3 октября 2016 в 10:17
0↑
↓
Сюда же можно добавить, что нет исходников кода тестов для остальных библиотек, нет информации о версиях и ключах компилятора. Да и сравнение только на макбуке выглядит не очень логично, стоило бы добавить хотя бы Федора.
3 октября 2016 в 10:13 (комментарий был изменён)
0↑
↓
> Для компиляции библиотеки Mir GLAS нам потребуется компилятор LDC (LLVM D Compiler). Компилятор DMD официально не поддерживается т.к. он не поддерживает инструкции AVX и AVX2.Следует думать, что и остальные участники теста были скомпилированы из исходников, с поддержкой всех инструкций целевого процессора? А то как бы не оказалось, что чемпион собран со всеми оптимизациями, а остальные пакеты — стоковые, собранные под generic i586.
P.S.: За openBLAS как-то обидно.
