julia - 在 Julia 中使用变量后 for 循环明显变慢

Question

我对以下代码的性能感到非常困惑，在将“2”替换为变量“z=2”后，for 循环运行得更慢:

julia> @elapsed for a=1:2:24996
       for b=1:2:24996
       end
       end
2.0e-7

julia> z=2
2

julia> @elapsed for a=1:z:24996
       for b=1:z:24996
       end
       end
14.455516599

关于原因以及如何防止此类延迟的任何想法？谢谢!

Answer 1

这是因为 z 是在全局范围内定义的，不是常量，这意味着它可以随时更改值。更重要的是，它还可以改变类型。这可以防止 Julia 编译器进行大量优化。

TLDR:始终尝试避免在全局范围内使用非常量变量进行性能关键型操作!

但是，如果您将您的值定义为常量(下面的 w 示例)或者您的变量是在本地范围内定义的(下面的 y 示例)，那么循环被编译成与使用文字一样高效的代码:

julia> @elapsed for a=1:2:24996
         for b=1:2:24996
         end
       end
1.16e-7

julia> z=2
2

julia> @elapsed for a=1:z:24996
         for b=1:z:24996
         end
       end
10.726003104

julia> const w = 2
2

julia> @elapsed for a=1:w:24996
         for b=1:w:24996
         end
       end
1.58e-7

julia> @elapsed let y=2
           for a=1:y:24996
               for b=1:y:24996
               end
           end
       end
1.05e-7

---

另请注意，您的基准测试存在一些问题。

首先，您的基准测试不会计算任何内容。这是一个问题，因为一旦编译器可以自由进行任何优化，它就会优化所有内容。

您在此处测量的运行时间更多地与编译有关，而不是与问题的大小有关。例如，当问题规模增加时，请看下面会发生什么:

julia> @elapsed for a=1:2:2*24996
         for b=1:2:2*24996
         end
       end
1.21e-7

julia> @elapsed for a=1:2:4*24996
         for b=1:2:4*24996
         end
       end
1.31e-7

其次，建议对包装在函数中的代码执行此类微基准测试，并使用 BenchmarkTools 提供的宏(例如，BenchmarkTools.@belapsed 应该优先于 @elapsed)，以便可以执行更准确的测量，并省略编译时间。

解决所有这些问题后，我们以一种更有说服力的方式看到，在函数中使用局部变量的代码与使用常量文字的代码一样快:

julia> function foo(n)
           s = 0.
           for a=1:2:n
               for b=1:2:n
                   s += a+b
               end
           end
           s
       end
foo (generic function with 1 method)

julia> @btime foo(24996)
  224.787 ms (0 allocations: 0 bytes)
3.904375299984e12

julia> function foo(n, z)
           s = 0.
           for a=1:z:n
               for b=1:z:n
                   s += a+b
               end
           end
           s
       end
foo (generic function with 2 methods)

julia> @btime foo(24996, 2)
  224.762 ms (0 allocations: 0 bytes)
3.904375299984e12