☰

WSL2 下 Numpy 的性能问题

tag-icon • tag-icon performance windows-subsystem-for-linux wsl2
WSL2 下 Numpy 的性能问题

我在 Windows 11 上设置了 WSL2（使用默认的 Ubuntu 发行版），并通过 apt 安装了 Numpy，以及sudo apt install python3-numpy（和许多其他依赖项）。在 WSL2 下测试 Numpy 的性能时，它的速度慢了约 50 倍。这只是一个使用点积的简单测试（下面的代码，改编自马库斯·贝克尔曼)，但根据我在网上看到的内容，这种情况根本不应该发生。随着矩阵越来越大，迭代次数越来越多，情况会变得越来越糟。

我在网上没有发现任何人抱怨此类性能问题；有些人甚至说 WSL2 运行速度比 Windows 更快（！）。我的 WSL2 安装可能存在什么问题？

np.random.seed(0)

size = 1000
A, B = np.random.random((size, size)), np.random.random((size, size))

# Matrix multiplication
N = 5
t = time()
for i in range(N):
    np.dot(A, B)
delta = time() - t
print('Dotted two %dx%d matrices in %0.5f s.' % (size, size, delta / N))
del A, B

原生 Windows：~0.01 秒

WSL2：~0.57 秒

答案1

我发现了问题：我没有安装英特尔的 MKL 库来加速低级线性代数运算（BLAS 和 LAPACK）。它们在 Anaconda 安装中已预先配置，我在 Windows 上使用的是 Anaconda。要解决这个问题，要么安装 Anaconda在 WSL2 上（这样它就成为你的默认 Python 环境）或者使用以下命令安装 Intel MKL 的库（并在安装过程中询问时让它们替换 BLAS 和 LAPACK 库）：

sudo apt install libmkl-dev

WSL2 中 Numpy 的性能下降现在约为 10%（在某些情况下甚至更少），这对我来说是可以接受的。

相关内容