为什么 numpy/scipy 在没有 OpenBLAS 的情况下更快？

Question

我安装了两个：

brew install numpy（和scipy）--with-openblas
克隆 GIT 个存储库（用于 numpy 和 scipy）并自行构建

在我克隆了两个方便的脚本以在多线程环境中验证这些库之后：

git clone https://gist.github.com/3842524.git

然后对于我正在执行的每个安装 show_config:

python -c "import scipy as np; np.show_config()"

安装1一切顺利：

lapack_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/opt/openblas/lib']
    language = f77
blas_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/opt/openblas/lib']
    language = f77
openblas_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/opt/openblas/lib']
    language = f77
blas_mkl_info:
    NOT AVAILABLE

但是安装2的东西不是那么亮：

lapack_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
blas_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3', '- I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]

看来我未能正确 link OpenBLAS。但现在还好，这是性能结果。所有测试均在 iMac、Yosemite、i7-4790K、4 核、超线程上进行。

首次使用 OpenBLAS 安装：

numpy:

OMP_NUM_THREADS=1 python test_numpy.py
FAST BLAS
version: 1.9.2
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.126578998566 sec

OMP_NUM_THREADS=2 python test_numpy.py
FAST BLAS
version: 1.9.2
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0640147686005 sec

OMP_NUM_THREADS=4 python test_numpy.py
FAST BLAS
version: 1.9.2
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0360922336578 sec

OMP_NUM_THREADS=8 python test_numpy.py
FAST BLAS
version: 1.9.2
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0364527702332 sec

scipy:

OMP_NUM_THREADS=1 python test_scipy.py
cholesky: 0.0276656150818 sec
svd: 0.732437372208 sec

OMP_NUM_THREADS=2 python test_scipy.py
cholesky: 0.0182101726532 sec
svd: 0.441690778732 sec

OMP_NUM_THREADS=4 python test_scipy.py
cholesky: 0.0130400180817 sec
svd: 0.316107988358 sec

OMP_NUM_THREADS=8 python test_scipy.py
cholesky: 0.012854385376 sec
svd: 0.315939807892 sec

没有 OpenBLAS 的第二次安装：

numpy:

OMP_NUM_THREADS=1 python test_numpy.py
slow blas
version: 1.10.0.dev0+3c5409e
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0371072292328 sec

OMP_NUM_THREADS=2 python test_numpy.py
slow blas
version: 1.10.0.dev0+3c5409e
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0215149879456 sec

OMP_NUM_THREADS=4 python test_numpy.py
slow blas
version: 1.10.0.dev0+3c5409e
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0146862030029 sec

OMP_NUM_THREADS=8 python test_numpy.py
slow blas
version: 1.10.0.dev0+3c5409e
maxint: 9223372036854775807
dot: 0.0141334056854 sec

scipy:

OMP_NUM_THREADS=1 python test_scipy.py
cholesky: 0.0109382152557 sec
svd: 0.32529540062 sec

OMP_NUM_THREADS=2 python test_scipy.py
cholesky: 0.00988121032715 sec
svd: 0.331357002258 sec

OMP_NUM_THREADS=4 python test_scipy.py
cholesky: 0.00916676521301 sec
svd: 0.318637990952 sec

OMP_NUM_THREADS=8 python test_scipy.py
cholesky: 0.00931282043457 sec
svd: 0.324427986145 sec

令我惊讶的是，第二种情况比第一种情况更快。在 scipy 的情况下，添加更多内核后性能没有提高，但即使是一个内核也比 OpenBLAS 中的 4 个内核快。

有人知道这是为什么吗？

Answer 1

有两个明显的差异可能会导致差异：

您正在比较两个不同版本的 numpy。您使用 Homebrew 安装的 OpenBLAS 链接版本是 1.9.1，而您从源代码构建的版本是 1.10.0.dev0+3c5409e。
虽然较新的版本没有链接到 OpenBLAS，但它链接到 Apple 的 Accelerate Framework，一个不同的优化 BLAS 实现。

第二种情况你的测试脚本仍然报告 slow blas 的原因是与最新版本的 numpy 不兼容。您正在使用的脚本测试 numpy 是否通过 checking for the presence of numpy.core._dotblas:

链接到优化的 BLAS 库

try:
    import numpy.core._dotblas
    print 'FAST BLAS'
except ImportError:
    print 'slow blas'

在旧版本的 numpy 中，如果找到优化的 BLAS 库，此 C 模块只会在安装过程中编译。但是，_dotblas has been removed altogether in development versions > 1.10.0 (as mentioned in )，因此脚本将始终报告这些版本的 slow blas。

我已经编写了 numpy 测试脚本的更新版本，可以正确报告最新版本的 BLAS 链接； you can find it here.

为什么 numpy/scipy 在没有 OpenBLAS 的情况下更快？

Why numpy/scipy is faster without OpenBLAS?

python

performance

numpy

scipy

openblas