整數(shù)求和速度快先從整數(shù)示例作為性能基準告知 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)組進行基準測試。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格運算符保證準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習 Python 工具技術(shù)的信息。