Slow SVD

Abierto
#134 3 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

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

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de arrayfire/arrayfire-python

Todos los issues de arrayfire/arrayfire-python

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.