整數(shù)求和速度快先從整數(shù)示例作為性能基準(zhǔn)告知 Rust 生成現(xiàn)代硬件支持指令用 RUSTFLAGS-C target-cpux86-64-v3 編譯代碼。給出對 int64 類型切片求和的 Rust 函數(shù) naive_sum_i64并在 NumPy 中創(chuàng)建整數(shù)數(shù)組進(jìn)行基準(zhǔn)測試。測量求和速度發(fā)現(xiàn)每個值僅需 0.5 條 CPU 指令推測編譯器使用 SIMD 指令實際測試也證實使用 SIMD 指令后 CPU 能快速對整數(shù)求和。浮點求和速度慢創(chuàng)建一百萬個浮點值實現(xiàn)簡單浮點求和函數(shù) naive_sum比較整數(shù)與浮點求和性能發(fā)現(xiàn)浮點求和慢且編譯器未使用 SIMD 浮點操作。原因是浮點運算不滿足結(jié)合律如 a (b c) 不一定等于 (a b) c編譯器為保證結(jié)果與未優(yōu)化代碼相同不會對浮點操作重新排序或進(jìn)行可能改變結(jié)果的優(yōu)化。Rust 的新代數(shù)運算符告知編譯器何時靈活處理從 Rust 1.98 版本開始有新特性除常規(guī)浮點算術(shù)運算外還有新的“代數(shù)”算術(shù)運算符允許編譯器利用實數(shù)代數(shù)性質(zhì)優(yōu)化浮點運算。示例優(yōu)化的成對求和對大量浮點數(shù)求和可使用算法最小化舍入誤差如 numpy.sum() 用的成對求和算法。在 Rust 中實現(xiàn)該算法添加最上面兩個浮點數(shù)用普通加法達(dá)到閾值后用代數(shù)加法。該實現(xiàn)比 NumPy 快且與 NumPy 精度大致相同代碼結(jié)構(gòu)更簡潔。另一個示例平方差之和計算兩個數(shù)組平方差之和給出普通算術(shù)運算符和代數(shù)運算符的實現(xiàn)。測試結(jié)果相似測量性能發(fā)現(xiàn)使用代數(shù)運算使代碼運行速度快一倍。加速數(shù)值代碼成對求和算法說明既需嚴(yán)格運算符保證準(zhǔn)確性也需寬松運算符追求速度。用 Rust 編寫數(shù)值代碼可受益等能使用 Rust 1.98 時可嘗試未使用 Rust 的也可考慮切換。還提到加速 Python 代碼的方法及訂閱時事通訊學(xué)習(xí) Python 工具技術(shù)的信息。