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Slow iteration because of `IxDyn`

Abierto
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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
rust
Área
performance

Línea de trabajo

Start by reproducing the iter() and to_owned() comparisons shown for IxDyn and fixed-size ArrayView values, then trace their respective iteration paths. Compare the results with issue #1339; done means a measured improvement for dynamic-dimensional arrays while preserving the existing behavior.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

As I described in https://github.com/rust-ndarray/ndarray/issues/1339, an array with IxDyn has 10x slower iteration performance than an equivalent array using a fixed-size index. This has wide-reaching implications, as this means that many pixel-wise operations are substantially slower.

Example:
Let n be an ndarray with the shape (4320, 8468, 4).

let n: ArrayViewD<f32>; // uses IxDyn 

// iter()

// slow: takes 3sec on my machine
let _: Vec<f32> = n.iter().cloned().collect();

// fast: takes 0.4sec on my machine
let n3: ArrayView3<f32> = n.into_dimensionality().unwrap();
let _: Vec<f32> = n3.iter().cloned().collect();

// to_owned()

// slow: takes 0.95sec on my machine
let _ = n.to_owned();

// fast: takes 0.25sec on my machine
let n3: ArrayView3<f32> = n.into_dimensionality().unwrap();
let _ = n3.to_owned();

To improve the performance of arrays using IxDyn, I suggest optimizing iteration for these arrays. Since we can see that using fixed-sized indexes is substantially faster, I suggest internally "casting" the array to a fixed-size index (or similar) before iteration when possible.

Lenguaje dominante
Rust
Estrellas
4.3k
Forks
391
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.

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