matlab - BSXFUN en la eficiencia de la memoria con operaciones relacionales

memory memory-management

Question

Hay principalmente dos cosas sobre las que me gustaría investigar:

• Hay seis operaciones relacionales incorporadas para usar con bsxfun : @eq (equal) , @ne (not-equal) , @lt (less-than) , @le (less-than or equal) , @gt (greater-than) y @ge (greater-than or equal) . Muchas veces los usamos en números de punto flotante y al ser operaciones relacionales, generan matrices lógicas. Por lo tanto, me dio curiosidad, si la expansión inherente con bsxfun al usar estas operaciones relacionales en números de coma flotante implica la replicación real de los elementos de entrada y esa es precisamente mi primera pregunta.

• También me gustaría saber cómo se traduce este problema de eficiencia de memoria a las anonymous functions cuando se usa con bsxfun , nuevamente con el caso de las operaciones relacionales.

Esto está inspirado en las pruebas de runtime/speedup realizadas para Comparing BSXFUN and REPMAT .

Answer 1

Introducción y configuración de prueba

Para realizar pruebas de memoria para preguntar sobre los puntos planteados en la pregunta, definamos las entradas A y B :

A = rand(M,N)
B = rand(1,N)

Aquí, M y N son los parámetros de tamaño y se mantienen como números realmente grandes.

Utilizaría repmat para las comparaciones, ya que parece ser la alternativa más cercana a bsxfun . Entonces, la idea aquí es ejecutar los códigos equivalentes bsxfun y repmat y tener cuidado con los baches en los usos de memoria del Administrador de tareas (en Windows).

Esta solución que comparó bsxfun y repmat para la eficiencia del tiempo de ejecución llevó a la conclusión de que el uso de operaciones relacionales con bsxfun es enormemente eficiente en el tiempo de ejecución, por lo que sería interesante ampliar la base de memory efficiency de la memory efficiency a las comparaciones.

Por lo tanto, los equivalentes bsxfun y repmat verían como estos:

REPMAT version: A == repmat(B,size(A,1),1)
BSXFUN version: bsxfun(@eq,A,B))

Resultados

Al ejecutar los repmat y bsxfun , el Administrador de tareas de Windows mostró algo así con la primera protuberancia que denota la ejecución de repmat y la siguiente es para bsxfun ,

El repmat bump tiene la misma altura que cuando se crea una copia real de A Esto básicamente muestra que repmat hace una replicación real de B y luego realiza la comprobación de igualdad. Como B debe replicarse en una matriz de coma flotante más grande, los requisitos de memoria son enormes, como se demostró anteriormente en el gráfico de memoria. Por otro lado, con bsxfun , desde su altura de bache , parece que no está replicando los valores reales de punto flotante y eso conduce a un uso eficiente de la memoria.

Ahora, después de convertir tanto A como B en matrices lógicas, los baches de uso de memoria cambiaron a esto:

Por lo tanto, sugiere que repmat fue capaz de optimizar la memoria, ya que esta vez la replicación era de tipo de datos lógicos.

Uso de funciones anónimas con bsxfun : se puede experimentar un poco con el uso de funciones anónimas con bsxfun y ver si MATLAB muestra la misma inteligencia con él en la optimización de los requisitos de memoria que con el built-in.

Entonces, bsxfun(@eq,A,B) podría ser reemplazado por bsxfun(@(k1,k2) k1==k2,A,B) . El uso de memoria resultante con esta implementación de función incorporada y anónima cuando se operaba en matrices de entrada de coma flotante, dio como resultado un gráfico de memoria como se muestra a continuación:

El gráfico indica que el uso de la función anónima mantiene la eficiencia de la memoria como con la función incorporada, a pesar de que el tiempo de ejecución se ve obstaculizado bastante. Los resultados de la prueba fueron similares cuando se usaron otras operaciones relacionales en su lugar.

Conclusiones

Cuando se trabaja con operaciones relacionales en matrices de coma flotante, es definitivamente preferible usar bsxfun sobre repmat para el tiempo de ejecución y la eficiencia de la memoria. Entonces, ¡esto demuestra que hay más razones para ir con bsxfun !