d******a
发帖数: 32122 | |
y****w
发帖数: 3747 | 2 我不懂。但我觉得主要是钱的问题。 另外科学计算用语言应该有优化的矩阵运算，这
个似乎搞gpu计算的哥们会更有发言权。
【在 d******a 的大作中提到】
: 。。。。。。。。。。。。。
|
h****e
发帖数: 2125 | 3 没必要，Rust语言target的市场是C/C++/Java backend systems，不是科学计算
【在 d******a 的大作中提到】
: 。。。。。。。。。。。。。
|
m*****n
发帖数: 3575 | |
m*****n
发帖数: 3575 | 5 瓶颈在显卡，而不是在pandas
我劝你试一下Julia，如果Julia都不能提升，
那自己从头编一个别的语言的pandas意义很小。 |
d******a
发帖数: 32122 | 6 我是在比较C++和Rust
【在 m*****n 的大作中提到】
: 瓶颈在显卡，而不是在pandas
: 我劝你试一下Julia，如果Julia都不能提升，
: 那自己从头编一个别的语言的pandas意义很小。
|
m*****n
发帖数: 3575 | 7 那完全可以，Rust最强的就是和底层语言的接口。显卡的部分依然接AMD的C++接口，逻
辑部分你想用Rust写就用Rust写。
【在 d******a 的大作中提到】
: 我是在比较C++和Rust
|
d******a
发帖数: 32122 | 8
速度上还是被C++完虐，
如果不是调用C++，还不如Python
不同方法的计算耗时 (单位：秒)
方法/单元数量 499 999 1499 1999 2499 2999 3499 3999
4499 14999
Rust(sparse21 + sprs) 2 7 16 28 44 66 32 44 156
-
Rust(ndarray + nalgebra) 1 5 14 29 53 82 116 - -
-
Python(scipy.linalg.inv) 2 4 7 12 18 25 34 44 56
-
Python(scipy.linalg.spsolve) 3 3 3 4 5 6 6 7 7
25
C++(eigen/sparse, iter, ConjugateGradient) 7 20 40 60 - -
- - - -
C++(eigen/sparse, direct, SparseLU) 0 0 0 0 0 0 0 0
0.2 1.21
Rust(dylib, eigen, SparseLU) 1 2 2 3 4 4 5 5 6
18
分析
【在 m*****n 的大作中提到】
: 那完全可以，Rust最强的就是和底层语言的接口。显卡的部分依然接AMD的C++接口，逻
: 辑部分你想用Rust写就用Rust写。
|
s******a
发帖数: 128 | 9 Rust的vectorization还不是太好，是比C++慢的主要原因 |
s******a
发帖数: 128 | 10 Rust的vectorization还不是太好，是比C++慢的主要原因 |
m*****n
发帖数: 3575 | 11 说明人家python在numpy下了苦功的。
3999
-
56
【在 d******a 的大作中提到】
:
: 速度上还是被C++完虐，
: 如果不是调用C++，还不如Python
: 不同方法的计算耗时 (单位：秒)
: 方法/单元数量 499 999 1499 1999 2499 2999 3499 3999
: 4499 14999
: Rust(sparse21 + sprs) 2 7 16 28 44 66 32 44 156
: -
: Rust(ndarray + nalgebra) 1 5 14 29 53 82 116 - -
: -
|
d******a
发帖数: 32122 | 12 rust是输给了scipy
貌似scipy和numpy重叠的部分，numpy要快
【在 m*****n 的大作中提到】
: 说明人家python在numpy下了苦功的。
:
: 3999
:
: -
: 56
|
C*****l
发帖数: 1 | 13 线性代数的库，底层都是fortran一脉相承下来的算法，numpy也一样。再快那就要上
GPU，你到底要做什么科学计算？
【在 d******a 的大作中提到】
: rust是输给了scipy
: 貌似scipy和numpy重叠的部分，numpy要快
|
m*****n
发帖数: 3575 | 14 应该是调参炼金术之类的深度学习。
GPU，你到底要做什么科学计算？
【在 C*****l 的大作中提到】
: 线性代数的库，底层都是fortran一脉相承下来的算法，numpy也一样。再快那就要上
: GPU，你到底要做什么科学计算？
|
d******a
发帖数: 32122 | 15 就是一些稀疏矩阵，一顿乘法，偶尔求逆，偶尔最小化
【在 C*****l 的大作中提到】
: 线性代数的库，底层都是fortran一脉相承下来的算法，numpy也一样。再快那就要上
: GPU，你到底要做什么科学计算？
|
C*****l
发帖数: 1 | 16 用c/c++吧, 有MKL或者LAPACK这样久经考验的库，移植到CUDA上面也是第一官方语言。
其他的性能差点都是小事，到时候这个也不支持那个也不支持就玩球了
【在 d******a 的大作中提到】
: 就是一些稀疏矩阵，一顿乘法，偶尔求逆，偶尔最小化
|
a******n
发帖数: 100 | 17 什么样的轮子需要自己写？
https://github.com/cupy/cupy
不够用吗？
只是换语言能提高一倍的效率(over Cpp/C)？
还是直接上硬件 GPU 比较舒服
: 线性代数的库，底层都是fortran一脉相承下来的算法，numpy也一样。再
快那就
要上
: GPU，你到底要做什么科学计算？
【在 C*****l 的大作中提到】
: 用c/c++吧, 有MKL或者LAPACK这样久经考验的库，移植到CUDA上面也是第一官方语言。
: 其他的性能差点都是小事，到时候这个也不支持那个也不支持就玩球了
|
d******a
发帖数: 32122 | 18 属实，要速度，就C++；要舒适，就Python；兼顾速度和舒适，就Julia
Rust实在是鸡肋
【在 C*****l 的大作中提到】
: 用c/c++吧, 有MKL或者LAPACK这样久经考验的库，移植到CUDA上面也是第一官方语言。
: 其他的性能差点都是小事，到时候这个也不支持那个也不支持就玩球了
|
m********5
发帖数: 17667 | 19 意义不大, 科学计算的大部分code是用完就丢, 无维护需求
rust是牺牲便利性来降低维护强度, 和科学计算圈子的需求彻底相反
【在 d******a 的大作中提到】
: 。。。。。。。。。。。。。
|
c*******9
发帖数: 9032 | 20 Python不舒适呀。
【在 d******a 的大作中提到】
: 属实，要速度，就C++；要舒适，就Python；兼顾速度和舒适，就Julia
: Rust实在是鸡肋
|
c*******9
发帖数: 9032 | 21 也不完全是。主要是搞数值计算的人不太理会结构上完整美观。
【在 m********5 的大作中提到】
: 意义不大, 科学计算的大部分code是用完就丢, 无维护需求
: rust是牺牲便利性来降低维护强度, 和科学计算圈子的需求彻底相反
|
s******a
发帖数: 128 | 22 A Rust program implementing the density functional theory used in the
computational materials science
https://github.com/dftworks/dftworks |
n******t
发帖数: 4406 | 23 這社區的人有毒，特別喜歡把已經存在的東西用rust重寫一邊，不是一般的無聊。
【在 s******a 的大作中提到】
: A Rust program implementing the density functional theory used in the
: computational materials science
: https://github.com/dftworks/dftworks
|
d******a
发帖数: 32122 | 24 python R Julia 搞科学计算，比其他语言强太多了
至少 matrix viewer有
其他的都没有，想debug 看看matrix里的内容还挺麻烦
【在 d******a 的大作中提到】
: 。。。。。。。。。。。。。
|
