python - numba guvectorize target='parallel' は target='cpu' より遅い

Question

大規模な多次元配列計算を含む python コードを最適化しようとしています。numba を使用すると、直感に反する結果が得られます。私はMBP、2015年半ば、2.5 GHz i7クアッドコア、OS 10.10.5、python 2.7.11で実行しています。次の点を考慮してください。

 import numpy as np
 from numba import jit, vectorize, guvectorize
 import numexpr as ne
 import timeit

 def add_two_2ds_naive(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @jit
 def add_two_2ds_jit(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @guvectorize(['float64[:,:],float64[:,:],float64[:,:]'],
    '(n,m),(n,m)->(n,m)',target='cpu')
 def add_two_2ds_cpu(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @guvectorize(['(float64[:,:],float64[:,:],float64[:,:])'],
    '(n,m),(n,m)->(n,m)',target='parallel')
 def add_two_2ds_parallel(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 def add_two_2ds_numexpr(A,B,res):
     res = ne.evaluate('A+B')

 if __name__=="__main__":
     np.random.seed(69)
     A = np.random.rand(10000,100)
     B = np.random.rand(10000,100)
     res = np.zeros((10000,100))

さまざまな関数で timeit を実行できるようになりました。

%timeit add_two_2ds_jit(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.16 ms per loop

%timeit add_two_2ds_cpu(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.19 ms per loop

%timeit add_two_2ds_parallel(A,B,res)
100 loops, best of 3: 6.9 ms per loop

%timeit add_two_2ds_numexpr(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.62 ms per loop

「並列」は単一のコアの大部分を使用しても使用していないようです。これはtop、python が「並列」で ~40%、「cpu」で ~100%、および numexpr で ~300% ヒットしていることを示しているためです。 .