M1 Maxでnumpyが遅い問題の対処法

2024/08/11 追記

上記の日時でまたnumpyをインストールしてみましたが、やはり通常のインストールだと遅いままでいした。

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公式に説明や警告が無いので意外と認知されていないが、普通にnumpyをインストールすると動作が遅いバージョンがインストールされちゃいます。
どれくらい遅いかというと下記の300*300の行列の特異値分解を100回行う処理の平均実行時間を計測すると...

import time
import numpy as np

np.random.seed(42)
a = np.random.uniform(size=(300, 300))
runtimes = 10

timecosts = []
for _ in range(runtimes):
    s_time = time.time()
    for i in range(100):
        a += 1
        np.linalg.svd(a)
    timecosts.append(time.time() - s_time)

print(f"mean of {runtimes} runs: {np.mean(timecosts):.5f}s")

普通のnumpy

mean of 10 runs: 5.69588s

早いnumpy

mean of 10 runs: 1.08510s

なんと五倍の差がある。

インストール方法

numpyインストール時にblasのビルドを指定するだけ。

conda install numpy 'blas=*=*accelerate*'

M1ユーザーは是非お試しあれ。