結局C++とRustってどっちが良いの？ 6traits

**デフォルトの名無しさん** · 2023/07/29(土) 15:05:46.55

C++の色々配慮してめんどくさい感じは好きだけど、実務になったらメモリ安全性とか考えて今後Rustに変わっていくんかな」
「うだうだ言ってないで仕事で必要なのをやればいいんだよ、趣味なら好きなのやればいい」

っていう雑談スレ。

前スレ　
https://itest.5ch.net/mevius/test/read.cgi/tech/1688129795

関連スレ(マ板): Google&MS「バグの70%はC/C++。Rustにする」
https://medaka.5ch.n...cgi/prog/1619943288/

**デフォルトの名無しさん** · 2023/08/22(火) 21:29:39.50

>>792
こちらでは素のvenvでやり直しても、defaultでマルチスレッドが効いています

$ python311 -m venv venv
$ . venv/Scripts/activate
$ pip install numpy
$ pip list
Package Version
---------- -------
numpy 1.25.2
pip 23.2.1
setuptools 65.5.0
$ du -h venv
96M venv

$ python matmul-numpy.py 1000
0.006245136260986328
0.006272077560424805
0.006720542907714844
0.007251739501953125
0.006670713424682617
0.0067596435546875
0.006724119186401367
0.005736351013183594
0.005699872970581055
0.007322788238525391

condaの場合は分かりませんので、とりあえずpipのopenblas版numpyで計測してみては?
https://numpy.org/install/#numpy-packages--accelerated-linear-algebra-libraries

**デフォルトの名無しさん** · 2023/08/22(火) 22:57:52.73

miniforgeのcondaでchannel指定してmkl版numpyを入れましたが、こちらもマルチスレッドが効いています(MKL_NUM_THREADS指定無しでも)

$ conda install -c intel numpy

$ du -h ****/tmpenv2
1.3G ****/tmpenv2 <-- orz

$ python -c 'import numpy; numpy.show_config()'
....
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = [****]
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = [****]
....

MKL_NUM_THREADS=8 python matmul-numpy.py 1000
0.007200717926025391
0.007269620895385742
0.0062868595123291016
0.00983738899230957
0.007195472717285156
0.006726503372192383
0.006485939025878906
0.0068206787109375
0.006815910339355469
0.006788492202758789

**デフォルトの名無しさん** · 2023/08/22(火) 23:05:57.11

MKL版はthread数指定しないと=8よりも若干遅くなる

$ python matmul-numpy.py 1000
0.007860660552978516
0.009339094161987305
0.00830698013305664
0.006848335266113281
0.008496522903442383
0.007841348648071289
0.007840871810913086
0.00741887092590332
0.007982254028320312
0.006742000579833984

$ python -V
Python 3.8.11 :: Intel Corporation

芋づるインストールされた中でバージョンが気になるもの
mkl intel/win-64::mkl-2023.2.0-intel_49496
mkl-service intel/win-64::mkl-service-2.4.0-py38h9a4cf0c_35
mkl_fft intel/win-64::mkl_fft-1.3.6-py38h5020ddc_56
mkl_random intel/win-64::mkl_random-1.2.2-py38hf267b2b_76
mkl_umath intel/win-64::mkl_umath-0.1.1-py38h51af1d9_86
numpy intel/win-64::numpy-1.24.3-py38hcdfd0aa_0
numpy-base intel/win-64::numpy-base-1.24.3-py38h9b12b81_0

**デフォルトの名無しさん** · 2023/08/22(火) 23:11:09.00

シングルスレッドがopenblasよりも若干遅いじゃないか!
この辺でやめておきますorz

MKL_NUM_THREADS=1 python matmul-numpy.py 1000
0.032694339752197266
0.03222513198852539
0.03307652473449707
0.03224611282348633
0.031710147857666016
0.03175640106201172
0.032773494720458984
0.032234907150268555
0.03272652626037598
0.0316920280456543