代码性能优化
以下几节将描述一些提高 Julia 代码运行速度的技巧。
避免全局变量
全局变量的值、类型，都可能变化。这使得编译器很难优化使用全局变量的代码。应尽量使用局部变量，或者把变量当做参数传递给函数。
对性能至关重要的代码，应放入函数中。
声明全局变量为常量可以显著提高性能：
const DEFAULT_VAL = 0使用非常量的全局变量时，最好在使用时指明其类型，这样也能帮助编译器优化：
global x
y = f(x::Int + 1)写函数是一种更好的风格，这会产生更多可重复和清晰的代码，也包括清晰的输入和输出。
使用 @time 来衡量性能并且留心内存分配
衡量计算性能最有用的工具是 @time 宏。下面的例子展示了良好的使用方式 :
julia> function f(n)
s = 0
for i = 1:n
s += i/2
end
s
end
f (generic function with 1 method)
julia> @time f(1)
elapsed time: 0.008217942 seconds (93784 bytes allocated)
0.5
julia> @time f(10^6)
elapsed time: 0.063418472 seconds (32002136 bytes allocated)
2.5000025e11在第一次调用时 (@time f(1)), f 会被编译. (如果你在这次会话中还
没有使用过 @time, 计时函数也会被编译.) 这时的结果没有那么重要. 在
第二次调用时, 函数打印了执行所耗费的时间, 同时请注意, 在这次执行过程中
分配了一大块的内存. 相对于函数形式的 tic 和 toc, 这是
@time 宏的一大优势.
出乎意料的大块内存分配往往意味着程序的某个部分存在问题, 通常是关于类型 稳定性. 因此, 除了关注内存分配本身的问题, 很可能 Julia 为你的函数生成 的代码存在很大的性能问题. 这时候要认真对待这些问题并遵循下面的一些个建 议.
另外, 作为一个引子, 上面的问题可以优化为无内存分配 (除了向 REPL 返回结 果), 计算速度提升 30 倍 ::
julia> @time f_improved(10^6)
elapsed time: 0.00253829 seconds (112 bytes allocated)
2.5000025e11你可以从下面的章节学到如何识别 f 存在的问题并解决.
在有些情况下, 你的函数可能需要为本身的操作分配内存, 这样会使得问题变得 复杂. 在这种情况下, 可以考虑使用下面的 :ref:`工具
` 之一来甄别问题, 或者将函数拆分, 一部分处理内存分 配, 另一部分处理算法 (参见 :ref:`预分配内存 `). ## 工具 Julia 提供了一些工具包来鉴别性能问题所在 : - [profiling](Http://julia-cn.readthedocs.org/zh_CN/latest/stdlib/profile/#stdlib-profiling) 可以用来衡量代码的性能, 同时鉴别出瓶颈所在. 对于复杂的项目, 可以使用 `ProfileView ` 扩展包来直观的展示分析 结果. - 出乎意料的大块内存分配, -- ``@time``, ``@allocated``, 或者 -profiler - 意味着你的代码可能存在问题. 如果你看不出内存分配的问题, -那么类型系统可能存在问题. 也可以使用 ``--track-allocation=user`` 来 -启动 Julia, 然后查看 ``*.mem`` 文件来找出内存分配是在哪里出现的. - `TypeCheck `_ 扩展包可以指出程序一 些问题. ## 避免包含一些抽象类型参数 当运行参数化类型时候，比如 arrays，如果有可能最好去避免使用抽象类型参数。 思考下面的代码： ``` a = Real[] # typeof(a) = Array{Real,1} if (f = rand()) x = [1 2; 3 4] 2x2 Array{Int64,2}: 1 2 3 4 julia> x[:] 4-element Array{Int64,1}: 1 3 2 4 ``` 这种给数组排序的约定在许多语言中都是常见的，比如 Fortran ， MATLAB ，和 R 语言(举几个例子来说)。以列为主序的另一选择就是以行为主序，其它语言中的 C 语言和 Python 语言(``numpy``)就是选用了这种方式。记住数组的顺序对数组的查找有着至关重要的影响。要记住的一个查找规则就是对于基于列为顺序的数组，第一个指针是变化最快的。这基本上就意味着如果在一段代码中，循环指针是第一个，那么查找速度会更快。 我们来看一下下面这个人为的例子。假设我们想要实现一个功能，接收一个 ``Vector`` 并且返回一个方形的 ``Matrix``，且行或列为输入矢量的复制。我们假设是行还是列为数据的复制并不重要（或许剩下的代码可以相应地更容易的适应）。我们可以想到有至少四种方法可以实现这一点（除了建议的回访正建的 ``repmat`` 功能）： ``` function copy_cols{T}(x::Vector{T}) n = size(x, 1) out = Array(eltype(x), n, n) for i=1:n out[:, i] = x end out end function copy_rows{T}(x::Vector{T}) n = size(x, 1) out = Array(eltype(x), n, n) for i=1:n out[i, :] = x end out end function copy_col_row{T}(x::Vector{T}) n = size(x, 1) out = Array(T, n, n) for col=1:n, row=1:n out[row, col] = x[row] end out end function copy_row_col{T}(x::Vector{T}) n = size(x, 1) out = Array(T, n, n) for row=1:n, col=1:n out[row, col] = x[col] end out end ``` 现在我们使用同样的输入向量 ``1`` 产生的随机数 ``10000`` 给每个功能计时： ``` julia> x = randn(10000); julia> fmt(f) = println(rpad(string(f)*": ", 14, ' '), @elapsed f(x)) julia> map(fmt, {copy_cols, copy_rows, copy_col_row, copy_row_col}); copy_cols: 0.331706323 copy_rows: 1.799009911 copy_col_row: 0.415630047 copy_row_col: 1.721531501 ``` 注意到 ``copy_cols`` 比 ``copy_rows`` 快很多。这是意料之中的，因为 ``copy_cols`` 遵守 ``Matrix`` 界面的基于列的存储，并且一次就填满一列。除此之外，``copy_col_row`` 比 ``copy_row_col`` 快很多，因为它符合我们的查找规则，即在一段代码中第一个出现的元素应该是与最内部的循环相联系的。 ## 输出预先分配 如果你的功能返回了一个 Array 或其它复杂类型，它可能不得不分配内存。不幸的是，时常分配和它的相反事件，垃圾区收集，是有实质性瓶颈的。 有时候，你可以在访问每个功能时通过预先分配输出来避开分配内存的需要。作为一个很小的例子，比较一下 ``` function xinc(x) return [x, x+1, x+2] end function loopinc() y = 0 for i = 1:10^7 ret = xinc(i) y += ret[2] end y end ``` 和 ``` function xinc!{T}(ret::AbstractVector{T}, x::T) ret[1] = x ret[2] = x+1 ret[3] = x+2 nothing end function loopinc_prealloc() ret = Array(Int, 3) y = 0 for i = 1:10^7 xinc!(ret, i) y += ret[2] end y end ``` 计时结果： ``` julia> @time loopinc() elapsed time: 1.955026528 seconds (1279975584 bytes allocated) 50000015000000 julia> @time loopinc_prealloc() elapsed time: 0.078639163 seconds (144 bytes allocated) 50000015000000 ``` 预先分配有其他好处，比如，允许访问者通过算法控制“输出”类型。在上面的例子中，我们可以按照自己希望的，通过一个 ``SubArray`` 而不是 ``Array``。 按着最极端的来想，预先分配可以让你的代码看起来丑点，所以需要一些表达方式和判断。 ## 避免输入/输出时的串插入 把数据写入文件（或者其他输入/输出设备）时，中间字符串的形成是额外的开销。而不是： ``` println(file, "$a $b") ``` 使用： ``` println(file, a, " ", b) ``` 第一种代码形成了一个字符串，然后把它写入了文件，而第二种代码直接把值写入了文件。同样也注意到在某些情况下，字符串的插入很难读出来。考虑一下： ``` println(file, "$(f(a))$(f(b))") ``` 对比： ``` println(file, f(a), f(b)) ``` ## 处理有关舍弃的警告 被舍弃的函数，会查表并显示一次警告，而这会影响性能。建议按照警告的提示进行对应的修改。 ## 小技巧 注意些有些小事项，能使内部循环更紧致。 - 避免不必要的数组。例如，不要使用 ``sum([x,y,z])`` ，而应使用 ``x+y+z`` - 对于较小的整数幂，使用 ``*`` 更好。如 ``x*x*x`` 比 ``x^3`` 好 - 针对复数 ``z`` ，使用 ``abs2(z)`` 代替 ``abs(z)^2`` 。一般情况下，对于复数参数，尽量用 ``abs2`` 代替 ``abs`` - 对于整数除法，使用 ``div(x,y)`` 而不是 ``trunc(x/y)``, 使用 ``fld(x,y)`` 而不是 ``floor(x/y)``, 使用 ``cld(x,y)`` 而不是 ``ceil(x/y)``. ## 性能注释 有时你可以设定某些项目属性来获得更好的优化。 - 在检查公式时，使用 ``@inbounds`` 来消除数组界限。一定要在这之前完成。如果下标越界了，你可能会遇到崩溃或不执行的问题。 - 在 ``for`` 循环之前写上 ``@simd``，这个可以帮你检验。**这个特征是试验性的**而且在之后的 Julia 版本中可能会改变会消失。 这里有一个包含两种形式审定的例子： ``` function inner( x, y ) s = zero(eltype(x)) for i=1:length(x) @inbounds s += x[i]*y[i] end s end function innersimd( x, y ) s = zero(eltype(x)) @simd for i=1:length(x) @inbounds s += x[i]*y[i] end s end function timeit( n, reps ) x = rand(Float32,n) y = rand(Float32,n) s = zero(Float64) time = @elapsed for j in 1:reps s+=inner(x,y) end println("GFlop = ",2.0*n*reps/time*1E-9) time = @elapsed for j in 1:reps s+=innersimd(x,y) end println("GFlop (SIMD) = ",2.0*n*reps/time*1E-9) end timeit(1000,1000) ``` 在配有 2.4GHz 的 Intel Core i5 处理器的电脑上，产生如下结果： ``` GFlop = 1.9467069505224963 GFlop (SIMD) = 17.578554163920018 ``` ``@simd for`` 循环应该是一维范围的。*缩减变数* 是用于累积变量的，比如例子中的 ``s``。通过使用 ``@simd``，你可以维护循环的几种性能： - 有缩减变数的特殊考虑后，在任意的或重叠的顺序中执行迭代都是安全的。 - 减少变量的浮点操作可以被重复执行，但是可能会比没有 ``@simd`` 产生不同的结果。 - 不会有一个迭代在等待另一个迭代，以实现前进。 使用 ``@simd`` 仅仅是给了编译器矢量化的通行证。它是不是真的会这样做还取决于编译器。要真正从当前的实现中获益，你的循环应该有如下额外的性能： - 循环必须是内部循环。 - 循环主题必须是无循环程序。这就是为什么当前所有的数组访问都需要 ``@inbounds`` 的原因了。 - 访问必须有一个跨越模式，而且不能“聚集”（随机指针读取）或者“分散”（随机指针写入）。 - 跨越应该是单元跨越。 - 在一些简单的例子中，例如一个 2-3 数组访问的循环中，LLVM 自动矢量化可能会自动生效，导致无需 ``@simd`` 的进一步加速。