为什么简单的矩阵乘法会在 Julia 中占用如此多的垃圾收集器时间？

Question

我有两个较大的矩阵 D (4096 x 40) 和 W (40 x 2800)。

当我使用 @time R = D*W 时，会给出以下统计数据：

38.449856 seconds (1.40 G allocations: 20.932 GiB, 55.88% gc time)

55.88% 的 gc 时间让我震惊。必须有更好的方法来进行这种简单的矩阵计算。对这个 Julia 新手有什么想法吗？

Answer 1

问题是您也在测量编译。如果你之前运行任何其他矩阵乘法，你会看到结果快 10 倍，分配很少

Answer 2

您需要提供有关如何生成 D 和 W（或至少它们的类型）的更多信息。

这是我得到的：

julia> D = rand(4096, 40); W = rand(40, 2800);

julia> @time R = D * W;
  0.081237 seconds (7 allocations: 87.500 MiB, 6.74% gc time)

Answer 3

我没想到这是类型问题。在我的代码中，D 矩阵是 Array{Float64,2}，W 是 Array{Real,2}。

从实数到浮点数的转换结果如下：

  0.024569 seconds (6 allocations: 87.500 MiB, 36.84% gc time)

进步很大！

Why does simple matrix multiplication occupy so much garbage collector time in Julia?