我正在使用CUDA,C++,C#和Java进行一些基准测试,并使用MATLAB进行验证和矩阵生成.但是当我乘以MATLAB时,2048x2048甚至更大的矩阵几乎立即成倍增加.
1024x1024 2048x2048 4096x4096
--------- --------- ---------
CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99
C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93
C# (ms) 10509.00 300684.00 2527250.00
Java (ms) 9149.90 92562.28 838357.94
MATLAB (ms) 75.01 423.10 3133.90
只有CUDA具有竞争力,但我认为至少C++会有点接近并且不会60x慢.
所以我的问题是 - MATLAB如何快速地完成它？
C++代码:
float temp = 0;
timer.start();
for(int j = 0; j < rozmer; j++)
{
for (int k = 0; k < rozmer; k++)
{
temp = 0;
for (int m = 0; m < rozmer; m++)
{
temp …在玩这个问题时,我注意到一些我无法解释的关于相对表现的事情np.log2,np.log并且np.log10:
In [1]: %%timeit x = np.random.rand(100000)
....: np.log2(x)
....:
1000 loops, best of 3: 1.31 ms per loop
In [2]: %%timeit x = np.random.rand(100000)
np.log(x)
....:
100 loops, best of 3: 3.64 ms per loop
In [3]: %%timeit x = np.random.rand(100000)
np.log10(x)
....:
100 loops, best of 3: 3.93 ms per loop
np.log2比np.log和和快约3倍np.log10.或许甚至更直观地np.log1p(x)计算ln(x + 1),与以下内容相同np.log2:
In [4]: %%timeit x = …