Slow SVD
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- performance
Direção de pesquisa
Comece reproduzindo o benchmark 1000x1000 relatado usando af.svd e compare-o com o svd do NumPy na configuração com Radeon HD 7950/FGLRX e Debian Jessie descrita na issue. Verifique a implementação SVD existente e seu caminho de backend; considera-se concluído quando a causa da diferença de tempo tiver sido identificada e corrigida, e o benchmark mostrar resultados melhores.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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.
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 422
- Forks
- 63
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Mais de arrayfire/arrayfire-python
-
Dificuldade 5/5 Mais de uma semana Facilidade para iniciantes 25/100
arrayfire/arrayfire-python#271 ·
-
Unwrap phase function Aberta
Dificuldade 5/5 Mais de uma semana Facilidade para iniciantes 25/100
arrayfire/arrayfire-python#270 ·
-
Dificuldade 4/5 3-5 dias Facilidade para iniciantes 35/100
arrayfire/arrayfire-python#269 ·
-
Dificuldade 4/5 3-5 dias Facilidade para iniciantes 38/100
arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 comentário ·
-
Dificuldade 3/5 1-2 dias Facilidade para iniciantes 48/100
arrayfire/arrayfire-python#267 · 1 comentário · 1 reação ·
Todas as issues de arrayfire/arrayfire-python
Issues semelhantes
-
Add: hunch Aberta
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 72/100
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·