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Slow SVD

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
30/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
需要澄清
活跃度
停滞
技术栈
python
领域
performance

调研方向

首先使用 af.svd 重现报告的 1000x1000 基准测试，并在 issue 中描述的 Radeon HD 7950/FGLRX 和 Debian Jessie 设置上将其与 NumPy's svd 进行比较。检查现有的 SVD 实现及其后端路径；完成的标准是确定并解决造成时间差异的原因，并且基准测试显示出改进的结果。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

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.

主要语言
Python
星标
422
派生
63
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