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Use Toeplitz-dot-Hankel for very large dimensional transforms

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
38/100
Issue 类型
功能
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
julia
领域
performance

调研方向

首先定位 cheb2leg 和 th_cheb2leg 变换的实现，并比较它们在报告的向量大小下的行为。在 n=100、1,000 和 10,000 时对两条路径进行基准测试，然后对 issue 中提到的矩阵情况和 FFTs 进行性能分析。完成的标准是为非常大的数组选择更快的路径，同时不重新引入报告中的回归问题或过多的内存分配。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

Toeplitz-dot-Hankel has better complexity plans so should be the default when arrays are large: Eg for cheb2leg even n = 1000 sees a signifcant speedup:

julia> n = 100; x = randn(n); @time cheb2leg(x); @time th_cheb2leg(x);
  0.000267 seconds (2 allocations: 944 bytes)
  0.000654 seconds (98 allocations: 288.531 KiB)

julia> n = 1000; x = randn(n); @time cheb2leg(x); @time th_cheb2leg(x);
  0.028686 seconds (2 allocations: 7.984 KiB)
  0.006464 seconds (99 allocations: 10.559 MiB)

julia> n = 1000; x = randn(n); @time cheb2leg(x); @time th_cheb2leg(x);
  0.028856 seconds (2 allocations: 7.984 KiB)
  0.011597 seconds (99 allocations: 10.559 MiB)

julia> n = 10_000; x = randn(n); @time cheb2leg(x); @time th_cheb2leg(x);
  0.778423 seconds (3 allocations: 78.219 KiB)
  0.103821 seconds (108 allocations: 799.524 MiB)

This was prematurely changed but reverted as there were some regressions. But also the number of allocations in th_* is exorbitant, probably because it dates back to a port of Matlab code.

For matrices I'm not seeing much improvement in the th_*, even for a 40k x 10 transform, which is suspicious....but doing a profile all the time is in the FFTs

主要语言
Julia
星标
282
派生
28
平均合并
9 小时 21 分钟
30 天内合并 PR
2

环境准备

这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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