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scipy.weavePythonスクリプトのパフォーマンスに重要な部分に使用します。可能であれば、OpenMP を使用してこれらのコードを並列化します。場合によってはボトルネックが発生しますが、これはおそらく偽の共有が原因です。これらのインライン コードをプロファイリングするにはどうすればよいですか。つまり、Linux プラットフォームでの適切なツールに関する提案はありますか?

以下のベクトル加算の不適切な実装を参照してください。

from scipy.weave import inline
import numpy as np
import time

N = 1000
a = np.random.rand(N)
b = np.random.rand(N)
c = np.random.rand(N)

cpus = 4
weave_options = {'headers'           : ['<omp.h>'],
                 'extra_compile_args': ['-fopenmp -O3'],
                 'extra_link_args'   : ['-lgomp'],
                 'compiler'          : 'gcc'}

code = \
r"""
omp_set_num_threads(cpus);
#pragma omp parallel
{
   #pragma omp for schedule(dynamic)
      for ( int i=0; i<N; i++ ){
         c[i] = a[i]+b[i];
      }
}
"""

now = time.time()
inline(code,['a','b','c','N','cpus'],**weave_options)
print "TOOK {0:.4f}".format(time.time()-now)
print "SUCCESS" if np.all(np.equal(a,a)) else "FAIL"

編集：

使用可能です

valgrind --tool=callgrind --simulate-cache=yes python ***.py

kcachegrind ./callgrind.out.****少しでも印象に残るように。しかし、この種のラッピング コードでは、結果が乱雑になる傾向があります。

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