Verbessern Sie die Leistung eines Algorithmus Schritt für Schritt

Der Autor diskutiert sein Erlebnis bei der Optimierung einer Rust-Implementierung des RaBitQ-Algorithmus, der ein approximatives nächstes Nachbar-Suchalgorithmus ist. Er begann mit der Verwendung der nalgebra-Bibliothek, aber fand es langsamer als erwartet. Er nutzte dann Profilierungstools wie samply und den Firefox-Profiler, um Engpässe im Code zu identifizieren. Der Autor fand heraus, dass f32::clone()-Aufrufe einen erheblichen Teil der Zeit in Anspruch nahmen und entschied, Speicher für Vektoren vorzuweisen und ihn in der Iteration wiederzuverwenden. Er implementierte auch die binarize_vector-Funktion mit AVX2, was die QPS um 32% für GIST verbesserte. Der Autor verwendete auch skalare Quantisierung, um weitere f32::clone()-Aufrufe im Code zu eliminieren und ersetzte einige nalgebra-Funktionen durch manuelle Implementierungen. Er fand auch ein anderes Algebra-Crate namens faer, das mit SIMD optimiert ist und bessere Zeilen/Spalten-Iterationen bietet. Der Autor implementierte auch das binäre Dot-Produkt mit AVX2 neu, was die QPS um 11% für GIST verbesserte.