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Slow SVD

Aberta
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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

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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