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C与Python / numpy的数学表现不佳

近似重复/​​相关： BLAS如何获得如此极端的性能？ （如果你想在C语言中快速使用matmul，那么除非你想亲自调整自己的asm版本，否则请认真使用一个好的BLAS库。）但这并不意味着看到编译欠优化矩阵代码时会发生什么并不重要。 如何优化矩阵乘法（matmul）代码，以便在单个处理器内核上快速运行 矩阵乘法与块 出于兴趣，我决定比较（不熟练的）手写C与Python / numpy的性能，执行两个大的方形矩阵的简单矩阵乘法，填充从0到1的随机数。 我发现python / numpy超过我的C代码超过10,000x这显然是不对的，所以我的C代码导致它执行得如此糟糕？ （甚至用-O3或-Ofast编译） python： import time import numpy as np t0 = time.time() m1 = np.random.rand(2000, 2000) m2 = np.random.rand(2000, 2000) t1 = time.time() m3 = m1 @ m2 t2 = time.time() print(‘creation time: ‘, t1 – t0, ‘ \n multiplication time: ‘, t2 – t1) […]