Question

我正在尝试使用numba执行并行计算，但是，我遇到了一个问题：使用以下代码，如果我打开parallel = True而不是关闭它，则速度明显慢得多。

import numpy as np
from numba import njit, prange
from numba.typed import List
import time


n = 1000

@njit(parallel = True)
def lamb(now):
    timez = List()
    k1 = List()
    k = 0
    for i in range(n):
        timez.append(np.arange(i+1))
        k1.append( len(timez[i][timez[i]<=now]) )

    for i in prange(n):
       k += k1[i]

    return k


lamb(21)

start = time.time()
lamb(21)
end = time.time()
print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start))

如果为parallel = True，则经过时间为Elapsed (after compilation) = 0.012674093246459961。相比之下，如果为parallel = False，则经过时间为Elapsed (after compilation) = 0.007932901382446289。

有人知道为什么会这样吗？

Answer 1

不同流程之间的协调会增加性能成本。这就是您看到的性能损失，如果真正值得进行并行化工作，那么假定工作量足够大，您将获得净收益。

为什么numba parallel = True比parallel = False慢

1 个答案: