这样的速度,还有提升空间吗?一个 issue 引发的性能大跃进

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作者:829939   
前段时间开源了一个关于音频特征提取和分析的小项目,自己是 AI 音频领域方向的,但受限于对音频特征的理解,做研究时总感觉缺乏“底料”,所以当做是学习练手做了这个小东西。
虽然是学习练手的小项目,但也信心满满,因为核心算法大部分都是 C 实现和 Python 包装的,想着怎么着也比纯 Python 实现的库快些,然后和其它相关 Python 库也做了简单的性能比对,结果确实是比较快,但没想到后面翻车了!!!
两周前收到用户提的一个 issue “Speed is slow, am I miss something? ”,定眼一看大惊失色,结果上我的库是最慢的,赶紧自己电脑上跑下,没想到比用户给出的结果还要难看,这车翻得有些大了!!!
这是相关 issue 地址: https://github.com/libAudioFlux/audioFlux/issues/18#issuecomment-1498371872
后面仔细分析发现,我当时测试数据样本尺寸太小,样本尺寸大时就慢了,性能主要卡在矩阵相乘上,后续优化后相比其它库都快不少,但相比 PyTorch 官方的 torchaudio 库还是存在一定的性能差距。
想着认命吧,谁叫人家是 torchaudio 呢,最后经过一周的熬战,尝试 OpenBLAS ,Eigen ,MKL ,FFTW ,SIMD ,并行计算等等各种技术优化点后,详细测试了不同样本尺寸大小数据,在不同 CPU 和不同系统平台的性能对比如下图:


图依次为 Linux/AMD ,macOS/Intel 下的评测结果。
这是详细的测评报告: https://github.com/libAudioFlux/audioFlux/tree/master/benchmark
综合来看,
  • 在 linux/amd 处理器上,audioflux 比 torchaudio 稍快,但在 linux/intel 上稍慢。
  • 在 macOS 系统上,对于大尺寸样本数据,audioflux 比 torchaudio 快,intel 比 m1 明显; 对于小尺寸样本数据,torchaudio 比 audioflux 更快。

    经过各种艰辛的优化,比之前版本还是其它相关库都快不少,性能优化上我该做的、能做的都做了,但相比 torchaudio 还是不能完胜,希望大家点赞关注赐予我力量,期待后续性能上完胜 torchaudio !!!
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    项目地址: https://github.com/libAudioFlux/audioFlux

    torchaudio, 样本, Python, audioflux

  • chatWell1   
    不错哦,图很漂亮
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