为什么Fortran在julia基准“rand_mat_mul”中速度很慢？

问题描述

Julia主页上的基准测试结果（）显示Fortran是在rand_mat_mul基准测试中比Julia / Numpy慢了约4倍。

我不明白为什么fortran在同一个fortran库）

我也对矩阵乘法进行了fortran，julia和numpy的简单测试，得到了相似的结果：

Julia

  n = 1000; A = rand（n，n）; B = rand（n，n）; 
 @time C = A * B; 
  

IPython中的Numpy

 来自numpy导入* 
n = 1000; A = random.rand（n，n）; B = random.rand（n，n）; 
％time C = dot（A，B）; 
  

Fortran

 程序测试
 
 IMPLICIT NONE 
 INTEGER，PARAMETER :: N = 1000 
 INTEGER :: I，J 
 REAL * 8 :: T0，T1 
 
 REAL * 8 :: A（N，N），B（N，N），C（N，N）
 
 CALL RANDOM_SEED（）
 DO I = 1，N，1 
 DO J = 1，N，1 
 CALL RANDOM_NUMBER（A（I，J））
 CALL RANDOM_NUMBER（B（I，J））
 END DO 
 END DO 
 
 call cpu_time（t0）
 CALL DGEMM（N，N，N，N，N，1.D0，A，N，B，N，0.D0，C，N） 
 call cpu_time（t1）
 
 write（unit = *，fmt =（a24，f10.3，a1））乘法时间：，t1-t0，s 
 
结束课程测试
  

解决方案

我已将计时函数更改为system_clock（），结果证明是（我在一个程序中运行了五次）

近似于Numpy，但仍比Julia慢20％左右。

Benchmark test results on the home page of Julia (http://julialang.org/) shows that Fortran is about 4x slower than Julia/Numpy in the "rand_mat_mul" benchmark.

I can not understand that why fortran is slower while calling from the same fortran library (BLAS)??

I have also performed a simple test for matrix multiplication evolving fortran, julia and numpy and got the similar results:

Julia

n = 1000; A = rand(n,n); B = rand(n,n);
@time C = A*B;

Numpy in IPython

from numpy import *
n = 1000; A = random.rand(n,n); B = random.rand(n,n);
%time C = dot(A,B);

Fortran

PROGRAM TEST

IMPLICIT NONE
INTEGER, PARAMETER :: N = 1000
INTEGER :: I,J
REAL*8 :: T0,T1

REAL*8 :: A(N,N), B(N,N), C(N,N)

CALL RANDOM_SEED()
DO I = 1, N, 1
    DO J = 1, N, 1
        CALL RANDOM_NUMBER(A(I,J))
        CALL RANDOM_NUMBER(B(I,J))
    END DO
END DO

call cpu_time(t0)
CALL DGEMM ( "N", "N", N, N, N, 1.D0, A, N, B, N, 0.D0, C, N )
call cpu_time(t1)

write(unit=*, fmt="(a24,f10.3,a1)") "Time for Multiplication:",t1-t0,"s"

END PROGRAM TEST

解决方案

I have changed the timing function to system_clock() and result turns out to be (I run it five times in one program)

It is approximate as Numpy, but still about 20% slower than Julia.

这篇关于为什么Fortran在julia基准“rand_mat_mul”中速度很慢？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！