我在gmpy2中使用了复数,并注意到它很慢。我将其范围缩小到了幂运算符。起初我以为只是因为它很复杂。但是后来我将其与使用gmpy2的mpmath进行了比较,它的速度要快得多:
# tested using gmpy2 2.0.8, mpmath 1.1.0, python 3.8.5
>>> import timeit
>>> setup = '''
import gmpy2 as gm
import mpmath
a1 = gm.mpc(-12.5, 34.125)
a2 = gm.mpc(17, -45.875)
b1 = mpmath.mpc(-12.5, 34.125)
b2 = mpmath.mpc(17, -45.875)
'''
# using gmpy2
>>> timeit.timeit('a1 ** a2', setup)
87.13848301399992
>>> timeit.timeit('a1 ** 2', setup)
40.478690218
>>> timeit.timeit('pow(a1, 2)', setup)
40.70392542999991
# using mpmath
>>> timeit.timeit('b1 ** b2', setup)
51.799312732999965
>>> timeit.timeit('b1 ** 2', setup)
4.239320562999978
>>> timeit.timeit('pow(b1, 2)', setup)
4.293315565000057
# multiplication comparison
>>> timeit.timeit('a1 * a1', setup)
0.9900801109999975 # gmpy2
>>> timeit.timeit('b1 * b1', setup)
4.711916033999955 # mpmath
纯复杂的幂运算非常慢,但是mpmath仍然比gmpy2快40%。因为mpmath是Python,所以我认为它会慢很多,但事实并非如此。这里的gmpy2怎么这么慢?
免责声明:我坚持gmpy2
。
我很好奇差异的原因。我进行了四个不同的测试。
# Reference test on Windows 10 that used the same gmpy2
# binaries.
>>> timeit.timeit('a1 ** a2', setup)
60.565931600000006
>>> timeit.timeit('a1 ** 2', setup)
25.686232700000005
>>> timeit.timeit('pow(a1, 2)', setup)
25.684606899999977
>>> timeit.timeit('b1 ** b2', setup)
35.29716189999999
>>> timeit.timeit('b1 ** 2', setup)
2.6226074000000494
>>> timeit.timeit('pow(b1, 2)', setup)
2.6126720999999975
>>>
>>> import gmpy2
>>> gmpy2.version()
'2.0.8'
>>> gmpy2.mp_version()
'MPIR 2.7.2'
>>> gmpy2.mpfr_version()
'MPFR 3.1.4'
>>> gmpy2.mpc_version()
'MPC 1.0.3'
>>>
结果与问题中的结果相似。我打印了基础库的版本。
# Test using WSL with latest Ubuntu version. Same physical
# system as above.
>>> timeit.timeit('a1 ** a2', setup)
31.21574370000002
>>> timeit.timeit('a1 ** 2', setup)
2.3873958000000357
>>> timeit.timeit('pow(a1, 2)', setup)
2.3556844999999953
>>> timeit.timeit('b1 ** b2', setup)
36.35650579999998
>>> timeit.timeit('b1 ** 2', setup)
2.4482329999999592
>>> timeit.timeit('pow(b1, 2)', setup)
2.431874800000003
>>>
>>> import gmpy2
>>> gmpy2.version()
'2.1.0b3'
>>> gmpy2.mp_version()
'GMP 6.2.0'
>>> gmpy2.mpfr_version()
'MPFR 4.0.2'
>>> gmpy2.mpc_version()
'MPC 1.1.0'
>>>
我选择WSL因为它很容易安装在Windows 10gmpy2
和mpmath
使用进行了安装sudo apt install python3-gmpy2
和sudo apt install python3-mpmath
。gmpy2
比快一点mpmath
。
# Test using Hyper-V virtual machine under Windows Server 2016.
# Different physical system but identical specifications.
>>> timeit.timeit('a1 ** a2', setup)
27.467059508984676
>>> timeit.timeit('a1 ** 2', setup)
2.171035467006732
>>> timeit.timeit('pow(a1, 2)', setup)
2.193065536994254
>>> timeit.timeit('b1 ** b2', setup)
31.870763173996238
>>> timeit.timeit('b1 ** 2', setup)
2.019194034015527
>>> timeit.timeit('pow(b1, 2)', setup)
2.0843256690131966
>>>
>>> import gmpy2
>>> gmpy2.version()
'2.1.0b5'
>>> gmpy2.mp_version()
'GMP 6.2.0'
>>> gmpy2.mpfr_version()
'MPFR 4.0.2'
>>> gmpy2.mpc_version()
'MPC 1.1.0'
>>>
我将最新的Beta版本用于之前的测试。结果与Ubuntu版本相同。总体而言,比WSL快一点。
# Same as above but using gmpy2 2.0.8 instead of 2.1.0b5.
>>> timeit.timeit('a1 ** a2', setup)
23.692542312986916
>>> timeit.timeit('a1 ** 2', setup)
9.208024947001832
>>> timeit.timeit('pow(a1, 2)', setup)
9.388882965984521
>>> timeit.timeit('b1 ** b2', setup)
32.078784318000544
>>> timeit.timeit('b1 ** 2', setup)
2.027712993003661
>>> timeit.timeit('pow(b1, 2)', setup)
2.123160599003313
>>>
>>> import gmpy2
>>> gmpy2.version()
'2.0.8'
>>> gmpy2.mp_version()
'GMP 6.2.0'
>>> gmpy2.mpfr_version()
'MPFR 4.0.2'
>>> gmpy2.mpc_version()
'MPC 1.1.0'
>>>
最后两个测试显示2.0.8
和2.1.0
版本之间的差异。我对参数处理进行了重大更改。mpc ** int
快得多,但mpc ** mpc
略慢。(我认为我可以解决该回归问题...)
Windows二进制文件正在使用基础库的旧版本。我正在研究使用mingw-w64编译器编译的最新版本的GMP,MPFR和MPC的Windows二进制文件。GCC编译器将允许GMP自动为不同的CPU选择正确的代码路径。
更新1
我已经优化mpc ** mpc
和mpc ** int
。的性能回归mpc ** mpc
已得到修复,mpc ** int
甚至更快。
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