[Matrix multiplication] Armadillo C++ vs. Julia vs. Python
Armadillo C++ vs. Julia vs. Python 모두 행렬곱에서 OpenBLAS parallelism을 이용하는 듯.(AMD기반 멀티코어 리눅스(CPU 4개, 총 64코어)에서 CPU 이용률이 모두 6000% 이상). 테스트 수식:res = M*transpose(M) 아래는 단적인 결과 예 (통계 처리 고려 안 함): Armadillo C++:20000x20000: 30.961 sec.30000x30000: 101.652 sec. Julia (OpenBLAS):20000x20000: 108.910 sec.30000x30000: 365.130 sec. Python (OpenBLAS):20000X20000: 86.677 sec.30000x30000: 310.948 sec. 모두 밑단에서 Ope..
Articles
2015. 1. 2. 14:12
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- Item 9
- destructor
- armadillo c++
- Visual C++
- PyQt
- pandas
- tensorflow
- C++
- dll
- QT
- TCGA
- CanDrA
- ctypes
- cython
- GSX 1000 pro
- QPrinter.A4
- volume dial
- 이상한 문자
- 볼륨 낮춤
- 볼륨 조절
- structure
- Accelerated C++
- GSX 1200 pro
- QPrinter.Letter
- TensorBoard
- how to solve it
- Python
- matrix multiplication
- 설치
- MSVC++
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
글 보관함