通過計算100萬以內(nèi)素數(shù)的運(yùn)行時間比較這5種語言的運(yùn)行速度。

每種語言運(yùn)行30次，取平均值。由于python和fortran的運(yùn)行速度和Java和C++運(yùn)行差距過大，python只計算了3次，Fortran運(yùn)行了10次.

《C++,Java,Python,Fortran到底哪個更快?》

《C++的速度比Java快2.1%：來自計算100萬以內(nèi)質(zhì)數(shù)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對比》

各種語言的語法要求不同，算法只能盡可能寫的一致。

這兩篇文里對前期的實(shí)驗(yàn)有更詳細(xì)的解釋。

CUDA統(tǒng)計了核函數(shù)的運(yùn)行時間，和數(shù)據(jù)從GPU傳回CPU的時間

比如第一組數(shù)據(jù)

CUDA核函數(shù)運(yùn)行時間ms	CUDA數(shù)據(jù)從GPU到CPU的時間ms
287	4190

用時287毫秒GPU就把100萬以內(nèi)的素數(shù)程序運(yùn)行完了，又用了4190毫秒這些結(jié)果從GPU傳回CPU。

?

具體數(shù)據(jù)

CUDA核函數(shù)運(yùn)行時間ms	CUDA數(shù)據(jù)從GPU到CPU的時間ms	c++（不顯示中間過程ms）	顯示過程ms	java（不顯示中間過程ms）	顯示過程ms	python（不顯示中間過程ms）	fortran(不顯示中間過程ms）	顯示過程ms
287	4190	967	58228	844	1624	4625593	100717	109126
172	4099	738	57315	549	1716	4492283	102039	109546
141	4173	736	56691	929	1833	5211503	101634	108775
161	4153	784	57116	862	1884	*	100651	122592
145	4097	768	56679	866	1801	*	101487	121870
154	4145	888	81498	922	1801	*	101261	121646
125	4152	713	79003	860	1792	*	101379	120226
138	4105	881	79574	833	1891	*	100606	110631
125	4167	962	79737	851	1806	*	106303	108145
172	4093	875	78760	916	1894	*	94476	108237
156	4101	729	78189	786	1807	?
172	4109	846	82891	735	1777	?
148	4040	860	79148	785	1745
141	4075	870	76569	878	1737
141	4088	788	79128	754	1770
174	4117	779	72847	828	1895
159	4122	731	74039	852	1766
125	4194	656	72004	919	1863
125	4122	835	76723	858	1979	?
156	4074	839	77570	857	1882
141	4177	840	70929	924	1747	?
149	4128	833	73277	952	1861
156	4100	900	73976	659	1765
141	4175	747	73794	783	1830
125	4092	795	73472	813	1764
125	4157	849	70584	769	1784
121	4067	832	72319	834	1740
125	4112	809	71475	892	1810
173	4082	834	72823	818	1808
158	4037	766	71847	834	1684
平均	?
151.033333	4118.1	815	72606.8333	832.066667	1801.86667	4776459.67	101055.3	114079.4
?
1	*	5.39615979	*	5.50915913	*	31625.2019	*	755.325977

計算結(jié)果

CUDA ? > ? C++ ? > ? Java ? ?> ? Fortran ? > ? Python

151 ? ? ? < ? 815 ? ?< ? 832 ? ? < ? 114079 ?< ? 4776459

1 ? ? ? ? ? < ? ?5.40 ? < ? 5.5 ? ? ?< ? 755 ? ? ? ?< ? ?31625

也就是對這道題來說CUDA的速度是C++的5.4倍，是Java的5.5倍 ，是Fortran的755倍，是Python 的31625倍。相比較Java和C++相當(dāng)于節(jié)省了80%的時間，或者一臺機(jī)器當(dāng)5臺用。

具體程序

#include "book.h" #include "cuda_runtime.h" #include "cpu_bitmap.h"#include<iostream> #include <time.h>using namespace std;#define DIM 1000/****************************************/__device__ int julia(int x ,int y){int j=2; int i=x*DIM+y;int a=0;for(j=2; j <= (i/j); j++) {if(!(i%j)) {break; }}if(j > (i/j)) {return 1;}if(j <= (i/j)) {return 0;}}__global__ void kernel(unsigned char *ptr){int x=blockIdx.x;int y=blockIdx.y;int offset=x+y*gridDim.x;int juliaValue=julia(x,y);//printf("%d , %d\n " ,offset , juliaValue);ptr[offset*4+0]=255*juliaValue;ptr[offset*4+1]=0; ptr[offset*4+2]=0; ptr[offset*4+3]=255;}int main(void){clock_t start,end1,end2; start=clock();CPUBitmap bitmap(DIM,DIM);unsigned char *dev_bitmap;HANDLE_ERROR (cudaMalloc( (void**)&dev_bitmap,bitmap.image_size()));dim3 grid(DIM,DIM);kernel<<< grid,1>>>(dev_bitmap);end1=clock();cout<<(end1-start)*1000/CLOCKS_PER_SEC <<endl; HANDLE_ERROR (cudaMemcpy (bitmap.get_ptr(),dev_bitmap,bitmap.image_size(),cudaMemcpyDeviceToHost ));end2=clock();cout<<(end2-end1)*1000/CLOCKS_PER_SEC <<endl; bitmap.display_and_exit();HANDLE_ERROR (cudaFree(dev_bitmap));}

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CUDA,C++,Java,Python,Fortran运行速度比较的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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