गणना समय! =

Question

मैं सोच रहा था कि a!=0!a==0 से अधिक है और आर पैकेज माइक्रोबेंमार्क का उपयोग किया गया है। कोड यह (3e6 और 100 को कम करता है, तो अपने पीसी धीमी है):

library("microbenchmark") 
a <- sample(0:1, size=3e6, replace=TRUE) 
speed <- microbenchmark(a != 0, ! a == 0, times=100) 
boxplot(speed, notch=TRUE, unit="ms", log=F) 

हर, मैं नीचे से एक की तरह एक साजिश मिलता है। जैसा कि अपेक्षित है, पहला संस्करण दूसरे (33 एमएस) की तुलना में तेज (औसत 26 मिलीसेकंड) है।

लेकिन इन कुछ बहुत ही उच्च मूल्य (आउटलाइर्स) कहां से आते हैं? क्या यह कुछ स्मृति प्रबंधन प्रभाव है? अगर मैं 10 से समय निर्धारित करता हूं, तो कोई आउटलेटर्स नहीं हैं ...

संपादित करें: sessionInfo(): आर संस्करण 3.1.2 (2014-10-31) प्लेटफ़ॉर्म: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-बिट)

Answer 1

आप कहते हैं कि आप बाहरी कारकों के कारण जब times=10 नहीं है, लेकिन times=10 कई बार साथ microbenchmark चलाने के लिए और आप अजीब बाहरी देखे जाने की संभावना है। times=100 के एक रन की तुलना यहां times=10 के दस रनों के साथ की गई है, जो दर्शाती है कि बाह्य परिस्थितियों में दोनों स्थितियां होती हैं।

अभिव्यक्ति में शामिल वस्तुओं के आकार के आधार पर, मुझे लगता है कि आपकी मशीन मेमोरी सीमाओं के साथ संघर्ष कर रही है, लेकिन वे सीपीयू तनाव के कारण भी हो सकते हैं। गैर-आर प्रक्रियाओं के कारण।

a <- sample(0:1, size=3e6, replace=TRUE) 
speed1 <- microbenchmark(a != 0, ! a == 0, times=100) 
speed1 <- as.data.frame(speed1) 

speed2 <- replicate(10, microbenchmark(a != 0, ! a == 0, times=10), simplify=FALSE) 
speed2 <- do.call(rbind, lapply(speed2, cbind)) 

times <- cbind(rbind(speed1, speed2), method=rep(1:2, each=200)) 
boxplot(time ~ expr + method, data=times, 
     names=c('!=; 1x100', '!==; 1x100', '!=; 10x10', '!==; 10x10')) 

Answer 2

मुझे लगता है कि तुलना slighlty अनुचित है। बेशक आप आउटलाइर्स प्राप्त करेंगे, गणना समय कई कारकों (कचरा संग्रह, कैश किए गए परिणाम, आदि) पर निर्भर है, इसलिए यह वास्तव में एक आश्चर्य नहीं है। आप सभी बेंचमार्क में एक ही वेक्टर a का उपयोग कर रहे हैं ताकि कैशिंग निश्चित रूप से एक भूमिका निभाए।

मैं a चर गणना करने से पहले randomizing द्वारा एक सा प्रक्रिया समायोजित, और मैं अपेक्षाकृत तुलनीय परिणाम मिल गया:

library("microbenchmark") 
do.not<-function() { 
    a <- sample(0:1, size=3e6, replace=TRUE) 
    a!=0; 
} 

do<-function() { 
    a <- sample(0:1, size=3e6, replace=TRUE) 
    a==0; 
} 

randomize <- function() { 
    a <- sample(0:1, size=3e6, replace=TRUE) 
} 


speed <- microbenchmark(randomize(), do.not(), do(), times=100) 
boxplot(speed, notch=TRUE, unit="ms", log=F) 

मैं भी एक मानक के रूप में sample समारोह जोड़ा गया है और देखना यह कैसे 'अस्थिर' है।

व्यक्तिगत रूप से मैं आउटलाइन पर आश्चर्यचकित नहीं हूं। इसके अलावा, भले ही आप size=10 के लिए एक ही बेंचमार्क चलाते हैं, फिर भी आप आउटलाइन प्राप्त करते हैं। वे गणना का परिणाम नहीं हैं, लेकिन संपूर्ण पीसी हालत (चल अन्य लिपियों, स्मृति लोड, आदि) के

धन्यवाद