Slow iteration because of `IxDyn`
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- rust
- 領域
- performance
研究方向
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.
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
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.
- 主要語言
- Rust
- 星號
- 4.3k
- 分支
- 391
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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