计算矩阵点积的最快方法

Question

我按如下方式计算点积：

import numpy as np
A = np.random.randn(80000, 3000)
B = np.random.randn(3000, 50)
C = np.dot(A, B)

运行此脚本大约需要9秒钟：

Mac@MacBook-Pro:~/python_dot_product$ time python dot.py 

real    0m9.042s
user    0m10.927s
sys     0m0.911s

我可以做得更好吗？ numpy是否已经使用了核心的理想平衡？

Answer 1

this SO answer的最后两个答案应该会有所帮助。

最后一个指向我SciPy documentation，其中包括这句话：

  

“[np.dot（A，B）使用BLAS评估，其中]通常为a   库仔细调整，以便在您的硬件上尽快运行   利用缓存和汇编程序实现。但   许多架构现在都有一个BLAS也可以利用a   多核机器。如果您的numpy / scipy是使用其中一个编译的，   然后dot（）将并行计算（如果这更快）没有   你做了什么。“

所以听起来它取决于您的特定硬件和SciPy编译。有时np.dot(A,B)将使用您的多核/处理器，有时可能不会。

为了找出你的情况，我建议你在系统监视器打开的情况下运行你的玩具示例（使用更大的矩阵），这样你就可以看到一个CPU是否只有活动高峰，或者是多个CPU活跃。