[java] 자바 매트릭스 수학 라이브러리의 성능은? [닫은]

실제로 특정 라이브러리에 대해서는 언급 할 수 없지만 원칙적으로 Java에서 이러한 작업이 느려질 이유는 거의 없습니다. 핫스팟은 일반적으로 컴파일러가 기대하는 종류의 작업을 수행합니다. Java 변수에 대한 기본 수학 연산을 해당 기계 명령어 (SSE 명령어를 사용하지만 연산 당 하나만 사용)로 컴파일합니다. 배열의 요소에 대한 액세스는 “원시”MOV 명령어를 사용하도록 컴파일됩니다. 가능할 때 레지스터에 변수를 할당하는 방법을 결정합니다. 프로세서 아키텍처를 활용하기 위해 명령어의 순서를 바꿉니다. 언급 한 바와 같이 Hotspot은 SSE 명령어 당 하나의 작업 만 수행한다는 점이 예외입니다. 원칙적으로 명령 당 여러 작업을 수행하는 환상적인 최적화 된 매트릭스 라이브러리를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 특정 FORTRAN 라이브러리가 그러한 라이브러리를 가지고 있는지 또는 그러한 라이브러리가 존재하는지 여부는 알 수 없습니다. 그렇다면 Java (또는 적어도 Hotspot)와 경쟁 할 수있는 방법이 없습니다 (물론 Java에서 호출하도록 최적화를 사용하여 고유 라이브러리를 작성할 수는 있습니다).

이 모든 것이 무엇을 의미합니까? 잘:

• 원칙적으로, 더 나은 성능의 라이브러리를 찾는 것이 가치가 있지만 불행히도 나는 그것을 추천 할 수는 없습니다.
• 성능이 정말 중요하다면, 자신의 매트릭스 연산을 코딩하는 것을 고려할 것입니다. 라이브러리가 일반적으로 할 수없는 특정 최적화 또는 사용하지 않는 특정 라이브러리를 수행 할 수 있기 때문입니다 ( 멀티 프로세서 머신, 라이브러리가 실제로 멀티 스레드인지 확인)

행렬 연산에 방해가되는 경우는 데이터를 서로 정렬하는 순서대로 데이터를 저장해야하기 때문에 행 단위 및 열 단위로 (예 : 행렬 곱셈)를 통과해야하는 경우 발생하는 데이터 지역성 문제입니다. 그러나 코드를 직접 작성하는 경우 연산을 결합하여 데이터 지역성을 최적화 할 수 있습니다 (예 : 변환에 행렬을 곱하는 경우 결합 대신 전용 함수를 작성하면 열 순회를 행 순회로 전환 할 수 있음) 두 개의 라이브러리 함수). 평소와 같이 라이브러리는 더 빠른 개발을 위해 최적의 성능을 제공합니다. 성능이 얼마나 중요한지 결정해야합니다.

답변

결과 실행 시간
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옥타브 36.34 초

JDK 1.7u2 64 비트
    jlapack dgesvd 37.78 초
    Apache Commons Math SVD 42.24 초


JDK 1.6u30 64 비트
    jlapack dgesvd 48.68 초
    Apache Commons Math SVD 50.59 초

기본 루틴
C에서 호출 된 Lapack * : 37.64 초
인텔 MKL 6.89 초 (!)

int K = 100;
int N = 100000;
DenseMatrix A = rand(N, K);
DenseMatrix B = rand(K, N);
Timer timer = new Timer();
DenseMatrix C = B.mmul(A);
timer.printTimeCheckMilliseconds();

Jama: 4090 ms
Jblas: 1594 ms
Ojalgo: 2381 ms (using two threads)
Jeigen: 2514 ms