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CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

マルチスレッド

マルチスレッドは、どのように機能がコンピュータによって実行したのかを、(一般的にはスレッドとして参照される)実行の複合的な共同作用するストリームへ区分することが出来ます。

Rust

Rustは、MoFoが支援するプログラミング言語。高速性を維持しつつも、メモリ管理を安全に行うことが可能な言語です。同じコンパイル言語であるC言語やC++では困難だったマルチスレッドを実装しやすく、並行性という点においても優れています。

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rust ndarrayの行列演算をマルチスレッドで行いたい

BoKuToTuZenU
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総合スコア50

CPU

CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

マルチスレッド

マルチスレッドは、どのように機能がコンピュータによって実行したのかを、(一般的にはスレッドとして参照される)実行の複合的な共同作用するストリームへ区分することが出来ます。

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Rustは、MoFoが支援するプログラミング言語。高速性を維持しつつも、メモリ管理を安全に行うことが可能な言語です。同じコンパイル言語であるC言語やC++では困難だったマルチスレッドを実装しやすく、並行性という点においても優れています。

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投稿2021/02/11 22:07

編集2021/02/11 22:12

やりたいこと

rust ndarrayを用いて線形代数や一般的な行列演算を高速に行いたいと思っています。高速に行いたいため、効率よくCPUのコアを使って欲しいと思っています。

やったこと

ndarrayndarray_linalgを用いて、行列演算を試験的逆行列を求めるコードかき、topコマンドでCPUの使用率をモニターしました。
使用したコードは以下です。

rust

use ndarray::{Array2, Array}; use ndarray_linalg::InverseInto; use ndarray_rand::RandomExt; use ndarray_rand::rand_distr::Normal; fn main() { let a = Array::random((100000,100000), Normal::new(1.,1.).unwrap()); let inv_a = a.inv_into().unwrap(); }

結果

CPUの使用率をモニターしたところ100%に張り付いており1コアのみで演算を行っているようにおもいました。

調べたこと

ndarray_linalgのソースを読んで調べてみたのですが、逆行列を求めている該当の部分に関しては、ndarray-linalg/src/solve.rsの部分だと考えています。

impl<A, S> InverseInto for ArrayBase<S, Ix2> where A: Scalar + Lapack, S: DataMut<Elem = A> + RawDataClone, { type Output = Self; fn inv_into(self) -> Result<Self::Output> { let f = self.factorize_into()?; f.inv_into() } }

とあり、ScalarLapackinv_intoが実装されていると考えました。そこで、Scalarcauchyで実装されているもので、inv_intoが実装されていなさそうだとおもいました。
そのため、Lapackで逆行列を求めるinv_intoが実装されていると考えました。
Lapack/ndarray-linalg/lax/src/lib.rsに実装されておりました。そのため、inv_intoOperatorNorm_,
QR_,SVD_,SVDDC_,Solve_,Solveh_,Cholesky_,Eig_,Eigh_,Triangular_,Tridiagonal_,Rcond_,LeastSquaresSvdDivideConquer_のうちのどれかに実装されていそうだと考えました。結局、Solve_で実装されていると考えました。invの実装しか見つからなかったのでinv_intoの中身がどこにあるのかは結局よくわかりませんでした。

また、invの中身に関しても、Rust初心者なので理解できませんでした。
結局、なぜマルチスレッドで計算できないのかがよくわかりませんでした。

お答えいただきたいこと

intel_mklを用いて計算しているのであればマルチスレッドで計算されると考えておりました。
なぜマルチスレッドにならないか、どのようにすれば解決するのかを教えていただきたいです。

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マルチスレッドは、どのように機能がコンピュータによって実行したのかを、(一般的にはスレッドとして参照される)実行の複合的な共同作用するストリームへ区分することが出来ます。

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