作者kolun (...)
看板R_Language
標題[問題]加速模擬時的矩陣相乘
時間Mon Jul 7 14:34:09 2014
我有一個模型Y = BF
其中B是N x M, F是M x T的矩陣
我要透過模擬F的變化10000次再組合回去得到模擬的Y
但速度非常慢
我現在的作法是
# data
M = 3
N = 500
T = 100
nSim = 10000
B = matrix(rnorm(N * M), nrow = N)
F = matrix(rnorm(M * T), nrow = M)
sigma = abs(rnorm(M))
Z = array(0, dim = c(M, nSim, N, T)) # preallocate
for (m in 1:M) {
eps = rnorm(nSim * T, 0, sigma[m])
#generate random normal
dim(eps) = c(nSim, T) # 變成 10000 x T
Fsim = F[m, ] + eps
for (n.path in 1:nSim) {
Z[m,n.path,,] = as.matrix(B[,m]) %*% Fsim[n.path,]
}
}
result = apply(Z, c(2,3,4), sum)
其中第一步allocation就要大概3秒 (on macbook air 2013 mid)
產生亂數的時間好像還在預期中
但是裡面這個for (npath in 1:10000) {...}的時間實在太久了
我知道我現在的作法應該是最慢的
想請教版上的各位大大有什麼方法可以提升速度呢?
謝謝各位
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.195.163.241
※ 文章網址: http://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1404714852.A.D01.html
1F：→ celestialgod:沒有詳細的設定，只能給點簡單的建議 07/07 18:40
2F：→ celestialgod:記憶足夠下可以改成用parallel 07/07 18:40
3F：→ celestialgod:還要更快就是寫Rcpp 07/07 18:41
4F：→ celestialgod:另外，避免迴圈 可以減少不少的時間在複製上面 07/07 18:42
※ 編輯: kolun (123.195.163.241), 07/07/2014 18:58:29
5F：→ kolun:我想請問像第二層迴圈這樣的運算在R裡要怎樣避免呢？ 07/07 19:17
6F：→ kolun:我試過apply但我發現沒有比較快 在matlab裡可以用bsxfun加速 07/07 19:18
7F：→ celestialgod:我不知道如何避免第二個迴圈 07/07 19:55
8F：→ clickhere:do.call("cbind",lapply(1:nsim,function(n.path){ 07/07 22:57
9F：→ clickhere:as.matrix(B[,m]) %*% Fsim[n.path,]}) 可取代第2層. 07/07 22:58
10F：→ clickhere:沒必要先宣告Z. 07/07 22:59
11F：→ Wush978:如果是linux or mac, 可以更換BLAS，矩陣乘法會快很多 07/08 03:45