내 예제에서 Rcpp 구현이 R 함수보다 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?

귀하의 R 코드는 다소 최적 인 것 같습니다. 즉, 모든 실제 작업은 컴파일 된 코드에서 수행됩니다. C ++ 코드의 경우 내가 찾을 수있는 주요 문제 c1.ncol()는 타이트 루프에서 호출 하는 것입니다. 내가 가진 것을 교체하는 경우 m내가 믹스에 RcppArmadillo을 추가하면 C ++ 솔루션은 거의 빨리 R.으로, 나는 매우 컴팩트 한 구문을 얻을 수 있지만 빠른 순수 Rcpp의 코드보다. 나에게 이것은 잘 작성된 R 코드를이기는 것이 정말 어려울 수 있음을 보여줍니다.

//  [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
List arma_test(const arma::vec& Delta,
           const arma::mat& delta,
           const arma::mat& rx) {
  int l = delta.n_cols;
  List c(l);

  for (int i = 0; i < l; ++i) {
    c(i) = rx.each_col() % (Delta / (1 + delta.col(i)));
  }

  return c;  
}

// [[Rcpp::export]]
List rcpp_test(NumericVector Delta, 
               NumericMatrix delta, 
               NumericMatrix rx) {

  int n = Delta.length();
  int m = rx.ncol();

  List c(delta.ncol()); 
  NumericMatrix c1;
  for(int i = 0; i < delta.ncol(); ++i){
    c1 = NumericMatrix(n, m);
    for(int k = 0; k < n; ++k){
      double tmp = Delta[k] / (1 + delta(k, i));
      for(int j = 0; j < m; ++j){
        c1(k, j) = rx(k, j) * tmp; 
      }
    }
    c(i) = c1;
  }

  return c;

}

/*** R
test <- function(Delta, delta, rx){

  const <- list()
  for(i in 1:ncol(delta)){
    const[[i]] <- rx * (Delta / (1 + delta[, i]))
  }

  const

}

n <- 50000
Delta <- exp(rnorm(n))
delta <- exp(matrix(rnorm(n * 5), nrow = n))
rx <- matrix(rnorm(n * 20), nrow = n)
bench::mark(test(Delta, delta, rx),
            arma_test(Delta, delta, rx),
            rcpp_test(Delta, delta, rx))
 */

산출:

# A tibble: 3 x 14
  expression     min    mean  median     max `itr/sec` mem_alloc  n_gc n_itr
  <chr>      <bch:t> <bch:t> <bch:t> <bch:t>     <dbl> <bch:byt> <dbl> <int>
1 test(Delt…  84.3ms  85.2ms  84.9ms  86.6ms     11.7     44.9MB     2     4
2 arma_test… 106.5ms 107.7ms 107.7ms 108.9ms      9.28    38.1MB     3     2
3 rcpp_test… 101.9ms 103.2ms 102.2ms 106.6ms      9.69    38.1MB     1     4
# … with 5 more variables: total_time <bch:tm>, result <list>, memory <list>,
#   time <list>, gc <list>

또한 출력 목록을를 피하는 필수 크기로 명시 적으로 초기화 push_back했지만 큰 차이는 없습니다. Rcpp의 데이터 구조와 같은 벡터를 사용하면 벡터 push_back를 확장 할 때마다 복사본이 만들어 지므로 사용을 피해야 합니다.