AMD Ryzen 3900X vs Intel Xeon 2175W Python numpy - MKL vs OpenBLAS
Introduction (and a bit of history!) In this post I've done more testing with Ryzen 3900X looking at the effect of BLAS libraries on a simple but computationally demanding problem with Python numpy. The results may surprise you! I start with a little bit of history of Intel vs AMD performance to give you what may be a new perspective on the issue. More reality check with the AMD Zen2 Ryzen 3900X!
Understanding tensordot
The idea with tensordot is pretty simple - We input the arrays and the respective axes along which the sum-reductions are intended. The axes that take part in sum-reduction are removed in the output and all of the remaining axes from the input arrays are spread-out as different axes in the output keeping the order in which the input arrays are fed. Let's look at few sample cases with one and two a
実録ï¼ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ãƒªãƒ¼ãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°å…¥é–€ ~ NumPy rollaxis & transpose ç·¨ ~ (1/2) - Qiita
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Chainer 4.0 + iDeep ãŒã™ã”ã„
Chainer 4.0 + iDeepã§ç°¡å˜ã«ãƒ‘フォーマンス測定をã—ãŸã¨ã“ã‚ã€ãªã‹ãªã‹ã™ã”ã‹ã£ãŸã®ã§ã€ãƒ¡ãƒ¢ã§ã™ã€‚ ã›ã£ã‹ããªã®ã§ã€Google Cloud Platform(GCP)ã®Alway freeã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã€f1-microã§å‹•ã‹ã—ã¦ã¿ã¦ã€ãƒ‘フォーマンスを比較ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚（安ã„インスタンスã§ã‚‚速ããªã‚‹ã¨ã„ã†ã®ã‚’確èªã—ãŸã‹ã£ãŸã®ã§ï¼‰ å‚考： pip 㧠MKL ã«ãƒªãƒ³ã‚¯ã•ã‚ŒãŸ numpy, scipy ãŒè‡ªå‹•çš„ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ã«ã™ã‚‹ iDeep を使ã£ã¦CPUã§ã®Chainerã®æŽ¨è«–速度をアップã—よㆠインストール方法 以下ã€Ubuntu 17.10 ã«å…¥ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ https://software.intel.com/en-us/mkl ã‹ã‚‰ã€"Intel Math Kernel Library"をダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ æ—¢å˜ã® chainerã€numpy をアンインストール
Boost.numpy ã“ã¨ã¯ã˜ã‚ - 雑食性雑感雑記
以å‰ã‹ã‚‰ã€ŒBoost.numpyã€ã¨ã„ã†ã®ãŒä¾¿åˆ©ã¨ã„ã†ã®ã‚’èžã„ã¦ã„ãŸãŒãªã‹ãªã‹ä½¿ã£ã¦è¦‹ã‚‹æ©Ÿä¼šãŒç„¡ã。。 ä»–ã®ãƒ–ãƒã‚°ç‰æ¤œç´¢ã—ãŸãŒã€è‡ªåˆ†ã«ã¡ã‚‡ã†ã©è‰¯ã•ãã†ãªè¨˜äº‹ãŒè¦‹ã¤ã‹ã‚‰ãªã‹ã£ãŸã®ã§æ•´ç†ã—ã¤ã¤äº‹å§‹ã‚ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ Ubuntu16.04ã§ç’°å¢ƒæ§‹ç¯‰ã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¦ã€ç°¡å˜ãªã‚µãƒ³ãƒ—ルをcmakeビルドã—ã€Pythonã§å‘¼ã³å‡ºã™ã¨ã“ã‚ã¾ã§ã€‚ Boost.numpy Boost 1.63 辺りã‹ã‚‰è¿½åŠ ã•ã‚ŒãŸæ©Ÿèƒ½ã€‚ C++ boost code ⇔ Python 間㧠numpy é…列をå—ã‘渡ã—〠Python ã ã¨é…ã„ã¨ã“ã‚㯠C++ ã§æ“作 C++ ã§è¨˜è¿°ãŒé¢å€’ãªã¨ã“ã‚㯠Python ã§æ“作 ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。 環境 Ubuntu16.04 Python3.5 ( boost 㯠1.58 ㌠apt-get ã«ã‚ˆã‚Šæ—¢ã«å°Žå…¥æ¸ˆã¿ ) ãã®ä»– CMake 3.5 ( ソースコードã‹ã‚‰ãƒ“ルドã§å°Žå…¥ ) 環境構築
C++ã§pythonã‚’æ‹¡å¼µã™ã‚‹(Boost.NumPy) - Qiita
何故C++ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ãƒ»é–¢æ•°ã‚’Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ã‹ï¼Ÿ C++11ã¯éžå¸¸ã«ä¾¿åˆ©ã«ãªã£ãŸã€‚Boost使ãˆã°ã•ã‚‰ã«ä¾¿åˆ©ã 。 ã—ã‹ã—ã€pythonã¯ã‚‚ã£ã¨ä½¿ã„ã‚„ã™ã„。 NumPyをベースã«ã—ãŸãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆç¾¤(SciPy, matplotlib, pandas, ...) ã¯å…±é€šã®åŸºç›¤ã®ä¸Šã«éžå¸¸ã«ä½¿ã„易ãæ•´å‚™ã•ã‚Œã¦ã„る上ã«ã€ãã“ãã“高速ã«å‹•ä½œã™ã‚‹ã€‚ C++を使ã†ã¹ãã‹ã€Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã—ã¦ä½¿ã†ã¹ãã‹ã€ ã¾ãŸç§ã®ä¸ã§çµè«–ã¯ã§ã¦ã„ãªã„ãŒã€ã¨ã‚Šã‚ãˆãšãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æƒ…å ±ã‚’ã¾ã¨ã‚る。 ã©ã†ã‚„ã£ã¦ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ã‹ï¼Ÿ å•é¡Œã¯2ã¤ã‚る。 å˜ç´”ã«Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹æ–¹æ³• NumPyã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹æ–¹æ³• Pythonを使ã†ç†ç”±ã®ä¸€ã¤ã«NumPyã®ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリを使用ã™ã‚‹äº‹ãŒã‚ã‚‹ã®ã§ã€ NumPyã®ndarrayç‰ã«å¤‰æ›ã§ãã‚‹å¿…è¦ãŒã‚る。 基本ã¨ãªã‚‹ã®ã¯Python C APIã¨NumPy C API
C++ã§Pythonã‚’æ‹¡å¼µã™ã‚‹ãŸã‚ã®Boost.NumPyãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«(実践編) - Qiita
C++ Advent Calender 10日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ Boost 1.63ã§Boost.NumPyãŒBoost.Pythonã«ãƒžãƒ¼ã‚¸ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ ãã‚Œã«ä¼´ã„以下ã®è¨˜è¿°ã§ã¯ä¸å…·åˆãŒã‚ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。修æ£è¨˜äº‹ã‚’書ã予定ã§ã™ã€‚ å‹•æ©Ÿ Pythonã¾ã˜ä¾¿åˆ©ã§ã™ã€‚ シミュレーションã¨ãã®çµæžœã®è§£æžãŒãƒ¡ã‚¤ãƒ³ã¨ãªã‚‹ã‚¢ã‚«ãƒ‡ãƒŸã‚¢(見習ã„)ã§ã‚ã‚‹ç§ã«ã¯ã€ 対話的ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®åŠ å·¥ã€è§£æžã€å¯è¦–化ãŒã‚·ãƒ¼ãƒ レスã«å®Ÿè¡Œã§ãã‚‹IPython Notebookã¯å¿…é ˆã§ã™ã€‚ 残念ãªã‚‰ãŒC++ã ã‘ã§åŒç‰ã®æ©Ÿèƒ½ã‚’æä¾›ã—ã¦ãれる環境ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“(ãŸã¶ã‚“)。 CERNãŒä½œã£ã¦ã‚‹ROOTã®clingã¯C++を対話的ã«å®Ÿè¡Œã§ãã‚‹ãã†ã§ã™ãŒæƒ…å ±ãŒå°‘ãªãã¦ä½¿ã£ãŸã“ã¨ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 ã ã‚Œã‹C++ã§æ–‡èŠ¸çš„プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã§ãã‚‹IC++ Notebook作ã£ã¦ãã ã•ã„（切実）。 ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³è‡ªä½“ã¯æ•°æ—¥ã‹ã‚‰æ•°é€±é–“実行ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã€
mkl numpyã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«æ–¹æ³• - Qiita
Intel製ã®é«˜æ€§èƒ½è¡Œåˆ—ライブラリã€Math Kernel Library (mkl)ãŒãƒ•ãƒªãƒ¼ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ã“れをnumpyã‹ã‚‰ä½¿ãˆã‚‹ã‚ˆã†ã«ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’解説ã—ã¾ã™ã€‚対象ã¯Linuxã§ã™ï¼ˆè‡ªåˆ†ã¯Ubuntu 14.04）。 MKLã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« 以下ã®ã‚µã‚¤ãƒˆã®ã€â€click here now to register and download†をクリック。 https://software.intel.com/en-us/articles/free_mkl åå‰ã€ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã‚¢ãƒ‰ãƒ¬ã‚¹ã€ä¼šç¤¾åãªã©ã‚’入力。レジストレーションã®ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ãŒæ¥ã‚‹ã®ã§ã€ãã“ã‚’ãŸã©ã‚‹ã¨ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã§ãる。Mac版ã¯ãªã„。ãŠã‚ˆã1GBã‚る。インストール時ã«å¿…è¦ãªã€ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚ーãŒã‚ã‚‹ã®ã§ãƒ¡ãƒ¢ã£ã¦ãŠã。 自分ãŒãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ãŸã®ã¯ã€l_mkl_11.3.0.109.tgz ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ãŸãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’展開。ä¸ã«i
Pythonã§ã®æ•°å€¤è¨ˆç®—ライブラリNumPy徹底入門
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CuPy
NumPy/SciPy-compatible Array Library for GPU-accelerated Computing with Python High performance with GPU CuPy is an open-source array library for GPU-accelerated computing with Python. CuPy utilizes CUDA Toolkit libraries including cuBLAS, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSE, cuFFT, cuDNN and NCCL to make full use of the GPU architecture. The figure shows CuPy speedup over NumPy. Most operations perform we
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