Владельцы видеокарт NVIDIA (особенно игровых и достаточно мощных) могут также посмотреть в сторону библиотеки NVIDIA CUDA, расчеты с ее помощью должны быть еще быстрее.
22. Приложение 2 - Быстродействие языка Python
Язык Python очень удобен своей краткостью и лаконичностью, возможностью использования большого количества сторонних библиотек. Однако, один из его минусов, который может быть ключевым для математических расчетов - это быстродействие. Python это интерпретатор, он не создает exe-файл, что разумеется, сказывается на скорости выполнения программы.
Рассмотрим простой пример: рассчитаем сумму квадратов чисел от 1 до 1000000. Также выведем время выполнения программы.
Программа на языке Python выглядит так:
import time
start_time = time.time()
s = 0
for x in range(1,1000001):
s += x*x
print("Sum={}, T={}s".format(s, time.time() - start_time))
Результаты работы:
Sum = 333333833333500000, T = 0.47s
Учитывая, что чисел всего миллион, не так уж и быстро. Попробуем ускорить программу, для этого по возможности используем функции встроенных библиотек. Они зачастую написаны на С, и работают быстрее.
import time
start_time = time.time()
l = range(1000001)
s = sum(x*x for x in l)
print("Sum = {}, T = {}s".format(s, time.time() - start_time))
Результаты работы:
Sum = 333333833333500000, T = 0.32s
Быстрее, но лишь чуть-чуть. К тому же, данный код хранит весь массив в памяти, что неудобно.
И наконец, призываем “тяжелую артиллерию”: напишем программу на языке C. Код выглядит так:
#include
#include
int main()
{
clock_t start = clock();
unsigned long long int sum = 0, i;
for(i=1; i<1000001; i++) {
sum += i*i;
}
clock_t end = clock();
printf("Sum = %llu, T = %fs", sum, (float)(end - start)/CLOCKS_PER_SEC);
return 0;
}
Как можно видеть, он ненамного сложнее python-версии. Перед запуском программы, ее надо скомпилировать, выполнив команду C:\GCC\bin\gcc.exe "Appendix-2 - speedTest.c" -o"Appendix-2 - speedTest". Результат очевиден: T = 0.007 секунд. И еще чуть-чуть: добавляем флаг оптимизации по скорости, выполнив команду C:\GCC\bin\gcc.exe "Appendix-2 - speedTest.c" -o"Appendix-2 - speedTest" -O3. Результат: 0.0035 секунд, разница в быстродействии более 100 раз!
Увы, в более сложных задачах такого прироста реально не бывает (в последнем примере очень короткий код, который видимо полностью помещается в кеш-памяти процессора), но на некоторое улучшение быстродействия можно рассчитывать. Хотя переписывание программы - это крайний случай, сначала целесообразно поискать стандартные библиотеки, которые возможно уже решают данную задачу. К примеру, следующий код на языке Python, вычисляет сумму элементов массива за 0.1с:
