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我希望能够比较从 R 运行一些 C 代码的性能(使用包 inline
和 Rcpp
)。我正在使用 rbenchmark
在 R 中执行此操作。下面是一个简单的示例:-
在 R 中我一直在使用:-
library(inline)
## function to calculate a mean:-
mean_fun <- cxxfunction(signature(a = "numeric"), plugin = "Rcpp", body = '
Rcpp::NumericVector xa(a);
int n = xa.size();
double sum = 0;
for(int i = 0; i < n; i++) {
sum += xa[i];
}
double mean = sum / n;
return Rcpp::wrap(mean);
')
x <- rnorm(100000)
require(rbenchmark)
print(benchmark(mean_fun(x), mean(x),
columns = c("test", "replications", "elapsed", "relative"),
replications = 100))
这给出了输出:-
test replications elapsed relative
2 mean_fun(x) 100 0.019 1.000
1 mean(x) 100 0.039 2.053
在 C 语言中我一直在使用相同的函数:-
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <time.h>
#define CLOCKTYPE CLOCK_MONOTONIC
#define MAX_ROWS 1000010
struct Double_array_struct {
int size_array;
double double_array[MAX_ROWS];
};
struct Double_array_struct *Load_double_array_struct()
{
/* loads some_numbers.txt and stores the data into an
Double_array_struct, resizes the memory allocation,
returns the pointer to the struct */
struct Double_array_struct *data = malloc(MAX_ROWS * sizeof(double) +
sizeof(int));
data->size_array = MAX_ROWS;
double num = 0;
int array_length = 0;
FILE *myfile = fopen("some_numbers.txt", "r");
if (myfile == NULL) {
perror("error opening file");
} else {
printf("File successfully opened\n");
while(fscanf(myfile, "%lf", &num) > 0)
{
/*printf("Number = %lf\n", num);*/
data->double_array[array_length] = num;
array_length++;
}
data->size_array = array_length;
}
fclose(myfile);
printf("array_length: %d\n", array_length);
printf("re-sizing the data\n");
data = realloc(data, (array_length * sizeof(double) + sizeof(int)));
return(data);
}
void Destroy_double_array_struct(struct Double_array_struct *data) {
/* function to free the memory used for Int array struct */
assert(data != NULL);
free(data);
}
double Mean_double_array_struct(struct Double_array_struct *data) {
/* function to calculate the mean of an array of
doubles, when passed to function in the usual structure.
Returns a double */
int i;
double sum = 0;
for(i = 0; i < data->size_array; i++){
sum += data->double_array[i];
}
double mean = sum / data->size_array;
return(mean);
}
int main()
{
struct Double_array_struct *double_file_data = Load_double_array_struct();
/* some timings */
printf("about to do timings");
struct timespec tsi, tsf;
clock_gettime(CLOCKTYPE, &tsi);
int z;
int iterations = 100; /*100 iterations to match rbenchmark */
double new_array_mean[iterations];
for(z = 0; z < iterations; z++){
new_array_mean[z] = Mean_double_array_struct(double_file_data);
/* I've allocated the result to an array to stop the
compiler complaining that we're never using the result
of the function */
}
clock_gettime(CLOCKTYPE, &tsf);
double elaps_s = difftime(tsf.tv_sec, tsi.tv_sec);
long elaps_ns = tsf.tv_nsec - tsi.tv_nsec;
double time_taken = elaps_s + ((double)elaps_ns) / 1.0e9;
printf("time taken %lf\n", time_taken);
Destroy_double_array_struct(double_file_data);
return 0;
}
文件 some_numbers.txt
只是一个包含 100,000 个随机数的文件,该文件是使用 R 中的 rnorm(100000)
生成的。
这给出了输出:-
File successfully opened
array_length: 100000
re-sizing the data
about to do timings:
mean: 0.003486
time taken 0.095793
那么,比较 rbenchmark
的 elapsed
时间和我从 C 函数得到的时间是否有意义?如果是这样,为什么使用 Rcpp
和 inline
从 R
调用的相同函数显然比从 C 调用时表现更好?
最佳答案
为了比较事物,它们必须可比较。而且,一般来说,独立的 main()
实现不能与 R 托管某些东西相媲美,因为从内存分配到根据需要修改其他行为的框架完全不同R(和类似的脚本语言)。
您可以比较不同的算法,既可以由 R 调用,也可以作为 C 独立程序调用。
您可以比较由 R 调用或作为 C 独立程序调用的不同语言。
但是你不能真正比较你做的方式。
关于c - 如何比较 Rcpp 和 C 的性能?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13397596/
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