Slow iteration because of `IxDyn`
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- rust
- Bereich
- performance
Rechercherichtung
Start by reproducing the iter() and to_owned() comparisons shown for IxDyn and fixed-size ArrayView values, then trace their respective iteration paths. Compare the results with issue #1339; done means a measured improvement for dynamic-dimensional arrays while preserving the existing behavior.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
As I described in https://github.com/rust-ndarray/ndarray/issues/1339, an array with IxDyn has 10x slower iteration performance than an equivalent array using a fixed-size index. This has wide-reaching implications, as this means that many pixel-wise operations are substantially slower.
Example:
Let n be an ndarray with the shape (4320, 8468, 4).
let n: ArrayViewD<f32>; // uses IxDyn
// iter()
// slow: takes 3sec on my machine
let _: Vec<f32> = n.iter().cloned().collect();
// fast: takes 0.4sec on my machine
let n3: ArrayView3<f32> = n.into_dimensionality().unwrap();
let _: Vec<f32> = n3.iter().cloned().collect();
// to_owned()
// slow: takes 0.95sec on my machine
let _ = n.to_owned();
// fast: takes 0.25sec on my machine
let n3: ArrayView3<f32> = n.into_dimensionality().unwrap();
let _ = n3.to_owned();
To improve the performance of arrays using IxDyn, I suggest optimizing iteration for these arrays. Since we can see that using fixed-sized indexes is substantially faster, I suggest internally "casting" the array to a fixed-size index (or similar) before iteration when possible.
- Vorherrschende Sprache
- Rust
- Sterne
- 4.3k
- Forks
- 391
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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