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Slow iteration because of `IxDyn`

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
35/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
rust
Domaine
performance

Piste de recherche

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.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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.

Langage dominant
Rust
Étoiles
4.3k
Forks
391
Aucune PR mergée en 30 j

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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