###目次
C++を使ってRubyのメソッドを書く(その1)
C++を使ってRubyのメソッドを書く(その2) ベンチマーク <- ここ

###ベンチマーク
配列の合計を計算する単純なプログラムです。上記のその1で書いた方法(1)と
Cを使ってRubyのメソッドを書く(その2)Numo::NArray (2)の速度を比較してみました。
他にも、 Numo::SFloat型のデータを渡した場合(3) (Numo::DFloatにキャスト後計算)、
NArrayをArrayに変換してから(1)と同じ方法(4)、
ArrayをNumo::DFloatに変換してから(2)と同じ方法(5)、
Rubyの組込み関数Array#sumを使う方法(6)、
Rubyの組込み関数Array#injectを使う方法(7)、
Numo::DFloatの関数sumを使う方法(8)
の速度を比較しています。

結果は最後に書いています。

その1の方法(1)でも十分な速度がありますが、(2)が最高速でした。(6)のArray#sumがかなり速く、バイナリで書かれたRubyの関数は速度で期待できそうです。Numo::DFloat#sumが意外と遅いのとArrayからNumo::DFloatへの変換も遅めのような気がします。

###使用したプログラム

test.cpp

#include "test.hpp"

double sum(const std::vector<double>& ary){
    double sum=0.0;
    for (int i=0; i<ary.size(); i++){
        sum+=ary[i];
    }
    return(sum);
}

double sum_nd(int n, double *ary){
    double sum=0.0;
    for (int i=0; i<n; i++){
        sum+=ary[i];
    }
    return(sum);
}

test.hpp

#include <vector>
double sum(const std::vector<double>& ary);
double sum_nd(int n, double *ary);

test.i

%module testF
%{
#include "numo/narray.h"
#include "test.hpp"
%}

%include <std_vector.i>
%template(DoubleVector) std::vector<double>;
extern double sum(std::vector<double> ary);

%typemap(in) (int LENGTH, double *NARRAY_in){
  narray_t *nary;
  if (rb_obj_class($input)!=numo_cDFloat){
      $input = rb_funcall(numo_cDFloat, rb_intern("cast"), 1, $input);
  }
  GetNArray($input, nary);
  if (NA_TYPE(nary)==NARRAY_VIEW_T){
    $input = rb_funcall($input, rb_intern("dup"), 0);
    GetNArray($input, nary);
  }
  $2 = ($2_ltype)na_get_pointer_for_read($input);
  $1 = NA_SIZE(nary);
}
extern double sum_nd(int LENGTH, double *NARRAY_in);

extconf.rb

require 'mkmf'
dir_config("numo/narray")
have_header("numo/narray.h")
create_makefile("testF")

swig -c++ -ruby test.i
ruby extconf.rb  -- --with-numo/narray-include=/opt/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/numo-narray-0.9.1.8/lib/numo/
make

ベンチマーク用プログラム

benchmark.rb

require "benchmark"
require "numo/narray"
require "./testF"

data=[*1..100].map(&:to_f)
data_na=Numo::DFloat.cast(data)
data_naf=Numo::SFloat.cast(data)

puts Benchmark::CAPTION
puts Benchmark.measure{
	1000000.times{
		TestF::sum(data) # (1)
	}
}
=begin
以下
TestF::sum_nd(data_na)   # (2)
TestF::sum_nd(data_naf)  # (3)
TestF::sum(data_na.to_a) # (4)
TestF::sum_nd(Numo::DFloat.cast(data)) # (5)
data.sum                 # (6)
data.inject(:+)          # (7)
data_na.sum              # (8)
=end

###結果

	データの流れ	実行時間 (μs)
(1)	Array => vector	2.44
(2)	Numo::DFloat => double []	0.14
(3)	Numo::SFloat => cast -> double []	1.59
(4)	Numo::DFloat -> Array => vector	4.77
(5)	Array -> Numo::DFloat => double []	10.11
(6)	Array#sum	0.60
(7)	Array#inject(:+)	3.42
(8)	Numo::DFloat#sum	1.30

(実行時間はループ一回分に換算しています)