關於計算效能的若干重要事實

在演算法課程中，我們往往使用時間複雜度（大 o 符號）作為衡量演算法效能的重要指標。這種表示方法對於演算法理論效能分析非常有效，但也可能給我們帶來一種誤解，即常數項的時間複雜度變化對實際的數值計算效率影響不大。事實上，在實際的數值計算中，有以下關於計算效能的重要事實。儘管它們帶來的都是常數級的時間複雜度變化，但對計算效能的影響卻相當顯著。

以下示例程式使用了 python 的三重 for 迴圈、cython 的三重 for 迴圈、numpy 的 dot 函式和 tensorflow 的 matmul 函式，分別計算了兩個 10000×10000 的隨機矩陣 a 和 b 的乘積。程式執行平台為一台具備 intel i9-9900k 處理器、nvidia geforce rtx 2060 super 顯示卡與 64gb 記憶體的個人電腦（後文亦同）。執行所需時間分別標註在了程式的注釋中。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
import pyximport; pyximport.install()
import matrix_cython
a = np.random.uniform(size=(10000, 10000))
b = np.random.uniform(size=(10000, 10000))
start_time = time.time()
c = np.zeros(shape=(10000, 10000))
for i in range(10000):
for j in range(10000):
for k in range(10000):
c[i, j] += a[i, k] * b[k, j]
print('time consumed by python for loop:', time.time() - start_time)    # ~700000s
start_time = time.time()
c = matrix_cython.matmul(a, b)      # cython **為上述 python **的 c 語言版本，此處省略
print('time consumed by cython for loop:', time.time() - start_time)    # ~8400s
start_time = time.time()
c = np.dot(a, b)
print('time consumed by np.dot:', time.time() - start_time)     # 5.61s
a = tf.constant(a)
b = tf.constant(b)
start_time = time.time()
c = tf.matmul(a, b)
print('time consumed by tf.matmul:', time.time() - start_time)  # 0.77s

可見，同樣是 o(n^3) 時間複雜度的矩陣乘法（具體而言10^2次浮點數乘法的計算量），使用 gpu 加速的 tensorflow 竟然比直接使用原生 python 迴圈快了近 100 萬倍！這種極大幅度的優化**於兩個方面，一是使用更為高效的底層計算操作，避免了原生 python 語言直譯器的各種冗餘檢查等所帶來的效能損失（例如，python 中每從陣列中取一次數都需要檢查一次是否下標越界）。二是利用了矩陣相乘運算具有的充分的可並行性。在矩陣相乘 a * b 的計算中，矩陣 a 的每一行與矩陣 b 的每一列所進行的相乘操作都是可以同時進行的，而沒有任何的依賴關係。

關於計算效能的若干重要事實

關於量子計算，你應該知道的七個事實

關於計算機效能的術語

關於高效能計算的知識記錄彙總菜鳥級別

關於計算效能的若干重要事實

關於量子計算，你應該知道的七個事實

關於計算機效能的術語

關於高效能計算的知識記錄彙總 菜鳥級別

相關推薦

關於高效能計算的知識記錄彙總菜鳥級別