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矩阵交换机
Java矩阵数学库的性能？
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Java矩阵数学库的性能？
作者:
狗头军师
发布时间:
2024-04-21 03:39:41 (4天前)
<p>我们正在计算某种其运行时间受矩阵运算约束的东西。（如果感兴趣，请在下面提供一些详细信息。）这种经历提示了以下问题：</p><p>人们对矩阵数学的Java库性能（例如，乘法，逆运算等）有经验吗？例如：</p><p>贾玛<br/>小马<br/>Apache Commons数学<br/>我搜索后什么也没找到。</p><p>我们的速度比较细节：</p><p>我们正在使用Intel FORTRAN（ifort（IFORT）10.1 20070913）。我们已经使用Apache Commons Math 1.2矩阵操作在Java（1.6）中重新实现了它，并且它同意其所有准确性。（我们有使用Java的理由。）（Java加倍，Fortran real * 8）。Fortran：6分钟，Java 33分钟，同一台计算机。jvisualm性能分析显示在RealMatrixImpl。{getEntry，isValidCoordinate}上花费了很多时间（在未发布的Apache Commons Math 2.0中似乎消失了，但是2.0并没有更快）。Fortran使用Atlas BLAS例程（dpotrf等）。</p><p>显然，这可能取决于我们每种语言的代码，但是我们相信大多数时间都在等效的矩阵运算中。</p><p>在其他一些不涉及库的计算中，Java的运行速度并不慢，有时甚至快得多。</p>
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2 条回复
1#
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v-star*위위
|
2020-08-14 14-43
只是加上我的2美分。我已经比较了其中一些库。我试图将3000乘以3000的双精度矩阵与其自身相乘。结果如下。 将多线程ATLAS与C / C ++，Octave，Python和R配合使用，所需时间约为4秒。 结合使用Jama和Java，花费的时间为50秒。 将Colt和Parallel Colt与Java一起使用，花费的时间为150秒！ 将JBLAS与Java结合使用时，由于JBLAS使用多线程ATLAS，因此再次花费了大约4秒钟的时间。 所以对我来说，很明显Java库的性能不是很好。但是，如果有人必须用Java编写代码，那么最好的选择是JBLAS。Jama，Colt和Parallel Colt速度不快。
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