1.はじめに
本当は、最近 OCaml 書きはじめた人なので開発環境を紹介するつもりでした。
ビルドツール
OMake賢いです。何よりビルド時間の短縮につながります。
テストツール
OUnit便利。Eclipse でも動くのですね。
ビルド&テスト自動化
omake check -P # check は OUnit テスト時のオプション
OMakeが常駐し、自動で変更検出 -> ビルド -> テスト実行します。何がミスったかすぐわかって最高に楽。ただし、今回はこれらを活用する話ではありません。。。
2. OCaml で数値計算
BLAS(+Lapack) は古来から伝わる超高速線形代数ライブラリです。その性能と認知度から多くの言語や環境に共通APIが存在します。ATLAS 等をインストールする際のエゲつないパラメータチューニングを目の当たりにすると、伝統の重みを感じざるを得ません。もちろん OCaml にもありました。
それでは、OCaml BLASライブラリ・Lacamlと、 C++ のモダンな行列演算 Template ライブラリ Eigen, Boost::numeric::ublas と比較してみます。
4096 * 4096 同士の単精度行列積 (sgemm)
| 言語 | ライブラリ | 計算時間 |
|---|---|---|
| C | na | 510,728,861[ms] |
| C++ | Boost | 533,703,624[ms] |
| C++ | Eigen | 4,291,730[ms] |
| OCaml | Lacaml + BLAS | 942,867[ms] |
上記ページで Eigen の人も言ってますが、素の BLAS は使い勝手が悪いです。とはいえ速度は流石です。今回は OSX 標準の /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework が手軽だったので使用しました。探せばもっと早い BLAS 実装も存在すると思います。 http://ibisforest.org/index.php?BLAS
対話環境での利用
加えて OCaml なら Lacaml で巧妙にラップされています。C++ にはない対話環境での利用は Python(+NumPy) のように手軽です。
$ opam install lacaml
$ utop
> #require "lacaml";;
> open Lacaml.S;; (* 単精度演算のお知らせ *)
> let a = Mat.of_array [|[|2.0; 3.0|]; [|1.0; 0.5|]|];;
val a : Lacaml_float32.mat = C1 C2
R1 2 3
R2 1 0.5
> let inverse m = let mi = lacpy m in getri mi; mi;; (* 引数に代入してくる関数なので一旦コピー *)
val inverse : Lacaml_float32.mat -> Lacaml_float32.mat = <fun>
> gemm a (inverse a);; (* 逆行列との行列積 *)
- : Lacaml_float32.mat = C1 C2
R1 1 0
R2 0 1
> let s, v, d = gesvd (Mat.random 1024 3);; (* 特異値分解 *)
タイムリーにも昨日 C++ を Python から使う話が投稿されていました。
3. おわりに
他の方々とは違う方向で OCaml の表現力について紹介・検証しました。今回はちょっと動かして性能を検証するに留まりましたが、次はこれらを利用して ML (Machine Learning) のプログラムを作れたらいいですね。
4. 補足 (挫折したこと)
cuBLAS で行列演算
ついでに GPGPU です。参考までに nVidia社の cuBLAS 登場です。
- 4096 * 4096 同士の単精度行列積
| 言語 | ライブラリ | 計算時間 | GPUから結果を取り出す時間 |
|---|---|---|---|
| C | na | 510,728,861[ms] | na |
| C++ | Boost | 533,703,624[ms] | na |
| C++ | Eigen | 4,291,730[ms] | na |
| OCaml | Lacaml | 942,867[ms] | na |
| C++ | cuBLAS | 72[ms] | 146,085[ms] |
これはいいですね。一応 OCaml にも GPGPU 系のライブラリがあって動かしてみたのですが...
SPOC/SpocLib/Cublas で make && make install からの spoc, spoc_cublas を依存パッケージに加え、cclib オプションで libcublas.dylib をリンクしたら行けるかとこんな感じで
open Core.Std
open Core_bench.Std
open Lacaml.S
open Spoc
open Cublas
let devices = Spoc.Devices.init ()
let dev = ref devices.(0)
let x = 1
let auto_transfers = ref false
let () =
Cublas.init ();
Random.self_init();
let a = Spoc.Vector.create Spoc.Vector.float32 (x * x)
and b = Spoc.Vector.create Spoc.Vector.float32 (x * x)
and res = Spoc.Vector.create Spoc.Vector.float32 (x * x) in
for i = 0 to (Spoc.Vector.length a - 1) do
Spoc.Mem.set a i (Random.float 32.);
Spoc.Mem.set b i (Random.float 32.);
Spoc.Mem.set res i (Random.float 32.);
done;
Spoc.Mem.auto_transfers !auto_transfers;
if (not !auto_transfers) then
begin
Printf.printf "Transfering Vectors (on Device memory)\n";
flush stdout;
Spoc.Mem.to_device a !dev;
Spoc.Mem.to_device b !dev;
Spoc.Mem.to_device res !dev;
end;
begin
Printf.printf "Computing\n";
flush stdout;
Cublas.cublasSgemm 'n' 'n' x x x 1.0 a x b x 0.0 res x !dev;
end;
if (not !auto_transfers) then
begin
Printf.printf "Transfering Vectors (on CPU memory)\n";
Pervasives.flush stdout;
Spoc.Mem.to_cpu res ();
end;
Cublas.shutdown ();
Spoc.Devices.flush !dev ();
Transfering Vectors (on Device memory)
Computing
[1] 29511 segmentation fault ./src/main
...。
SPOC の自前 kernel 使ったサンプルは全部動いてたので(古い9600GT搭載マシンだと、こっちもセグフォしちゃったけど...)、nVidia の matrixMul_kernel.cu を動かそうと思ったんですが、 CUDA 初心者すぎて動かせませんでした、雑魚すぎてごめんなさい。
付録
今回使用したコード
CUDA は、こんな感じで PATH 通ってる前提です
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include:/usr/local/cuda/samples/common/inc:$CPLUS_INCLUDE_PATH
export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include:/usr/local/cuda/samples/common/inc:$C_INCLUDE_PATH
Boost と Eigen も入れてください。
一応スペック
CPU Intel i7-4770K
GPU Geforce GTX760