Вопрос или проблема
Я ищу язык программирования для ускорения работы моего кода для метода Монте-Карло с цепями Маркова. Код написан на Python и не использует специальных MCMC библиотек (таких как PyMC или Stan) – мне в основном нужно:
- генерация случайных чисел (по крайней мере, целых чисел и из интервала $[0,1]$)
- оптимизация/минимизация одномерной функции
- базовая математика (не нужна специальная библиотека для матриц, так как необходимые операции над матрицами довольно просто можно реализовать.)
- Необязательно: доступный ввод/вывод для файлов (например,
pd.read_csv), так как это кажется основной проблемой при переходе на многие языки – но это необязательно.
Код затем выполняется миллионы раз или около того над одними и теми же операциями.
Я попробовал Julia – переход с Python на нее очень прост и она увеличивает производительность как минимум в 2 раза. Удивительно, но с Rust у меня было меньше успехов – он немного лучше, чем Python, но все же уступает Julia (я наивно полагал, что компилируемый язык априори быстрее интерпретируемого. Я предполагаю, что эксперт по Rust мог бы сделать его быстрее… но я еще не на этом уровне.)
Что может быть хорошим “вторым языком” с этими требованиями? C/C++ кажутся очевидным выбором… или, возможно, даже Fortran? Или было бы лучше использовать специализированную библиотеку (например, PyMC, Stan, TensorFlow Probability – но я боюсь, что адаптация моей модели для такого пакета может стать проблемой)?
Связанные вопросы:
Что учитывать перед изучением нового языка для анализа данных?
Лучшие языки для научных вычислений
Ответ или решение
Входные данные представляют собой многократно повторяющийся код на Python, предназначенный для реализации метода Марковских цепей Монте-Карло (MCMC), который нуждается в ускорении. Основные требования заключаются в генерации случайных чисел, оптимизации унимодальной функции и выполнении базовых математических операций. Рассмотрим возможные альтернативы языку Python, которые могут обеспечить лучшее время выполнения.
Теоретическая часть
Для задач, связанных с высокоэффективными вычислениями и сложными математическими моделями, выбор подходящего языка программирования играет ключевую роль. Основные характеристики, которые определяют производительность, включают скорость компиляции, оптимизацию кода и возможность низкоуровневого управления памятью.
C и C++: Эти языки предлагают низкоуровневый доступ к памяти и высокую степень оптимизации благодаря компиляторам, таким как GCC и Clang. C++ предоставляет дополнительные функции, такие как классы и шаблоны, которые могут улучшить модульность кода и его повторное использование.
Fortran: Этот язык, несмотря на свой возраст, продолжает оставаться популярным в научных вычислениях благодаря великолепной оптимизации компилятора для обработки чисел с плавающей запятой и массивов. Fortran особенно хорошо справляется с линейной алгеброй и численными методами, что делает его подходящим для MCMC.
Rust: Хотя Rust уже был упомянут как не оправдавший ожиданий, его особенности безопасности и отсутствия прямого доступа к безопасности управления памятью делают его привлекательно безопасным. Однако крутая кривая обучения может быть препятствием для быстрого достижения высокой производительности.
Примеры из практики
-
C/C++ – обычно на этих языках реализуются высокопроизводительные библиотеки для научных расчётов, такие как BLAS и LAPACK. На практике они часто используются в финансовых моделях и для обработки больших объемов данных.
-
Fortran – NASA и другие организации по-прежнему активно используют этот язык для моделирования аэродинамики и других физических процессов, что подчеркивает его мощные возможности в научных вычислениях.
-
Rust – используется для создания программного обеспечения, где крайне важна безопасность и надежность, например, системные инструменты и веб-сервера.
Применение
Для достижения максимальной производительности в случае применения MCMC, рекомендуется обратить внимание на языки C и Fortran из-за их эффективной работы с памятью и скорости выполнения.
-
Оптимизация на C/C++: Использование STL (Стандартной библиотеки шаблонов) для работы с массивами и оптимизации циклов. Например, использование протяжённых входных/выходных параметров функций может снизить нагрузку на память и увеличить скорость.
-
Fortran для минимизации функции: его встроенные возможности для работы с матрицами и многомерными массивами могут значительно ускорить вычисления, связанные с оптимизацией.
-
Специализированные библиотеки: могу предложить рассмотреть и возможность перехода на такие инструменты, как PyMC или TensorFlow Probability, если прирост производительности на C/C++ и Fortran окажется недостаточным или сложным в реализации.
Заключение
Для увеличения скорости работы MCMC возможно стоит перейти на C или Fortran из-за их высокой производительности и оптимизации. Выбор языка должен зависеть от существующих знаний, доступных ресурсов и приемлемого времени на изучение нового языка. Низкоуровневые языки имеют высокий порог входа, но их возможности могут оправдать это как в краткосрочной перспективе, так и в долгосрочной.