Slow SVD
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- performance
Línea de trabajo
Empieza reproduciendo el benchmark 1000x1000 informado mediante af.svd y compáralo con svd de NumPy en la configuración de Radeon HD 7950/FGLRX y Debian Jessie descrita en la issue. Comprueba la implementación de SVD existente y su ruta del backend; se considera terminado cuando se haya identificado y solucionado la causa de la diferencia de tiempos y el benchmark muestre mejores resultados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I found AF's SVD implementation is quite slow comparing to DGEMM with Radeon HD 7950/FGLRX driver on Debian Jessie:
In [47]: from pylab import randn, svd
In [48]: x_0 = randn(1000, 1000)
In [49]: %time y_0 = svd(x_0)
CPU times: user 1.24 s, sys: 1.01 s, total: 2.24 s
Wall time: 287 ms
In [50]: x_1 = af.Array(x_0.ctypes.data, x_0.shape, 'd')
In [51]: %time y_1 = af.svd(x_1)
CPU times: user 3.64 s, sys: 3.97 s, total: 7.62 s
Wall time: 3.25 s
AF's SVD takes more than 9 times of Numpy's SVD to solve the same matrix, However, the in DGEMM, AF is faster (but not much) than Numpy:
In [75]: from pylab import dot
In [76]: %time z_0 = dot(x_0.transpose(), x_0)
CPU times: user 52 ms, sys: 20 ms, total: 72 ms
Wall time: 10.6 ms
In [77]: %time z_1 = af.matmul(x_1.T, x_1)
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 8.38 ms
I am wondering if there are anything I should tune/adjust before proceeding.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 422
- Forks
- 63
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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