为什么我的 Julia 代码比 C++ 慢？

Question

我编写了下一个代码并测量了它的执行时间。

function main()

    function Fib(n::Int)
        if (n == 0 || n == 1)
            return n
        end

        return(Fib(n - 2) + Fib(n - 1))
    end

    res = Fib(46)

    println(res)
end

@time main()

1836311903 123.625395 秒（5.72 M 分配：88.103 MiB，0.02% gc 时间，0.02% 编译时间）2% 编译时间）

我使用 VS Code 并使用 F1 -> Julia: 在 REPL 中执行文件来运行程序。与同样的 C++ 代码相比，Julia 是不是很慢，只需要 16.5 秒左右？我做错了什么？

听说有时Julia会比C++慢，但没想到差距这么大。

Answer 1

TL;DR： Julia 在这个基准测试中要慢得多，因为

Fib

不是顶级函数。

---

该基准测试总体衡量函数调用的成本。 Julia 的函数调用往往比 C++ 的函数调用更昂贵，这是“有意为之”的。事实上，正如 Julia 文档中所述：

Julia 中的每个函数都是通用函数

。泛型函数在概念上是单个函数，但由“许多定义”或方法组成。泛型函数的方法存储在方法表中。 给定调用 f(x,y)，执行以下步骤：首先，通过 typeof(f).name.mt
访问要使用的方法表。其次，形成一个参数元组类型，

Tuple{typeof(f), typeof(x), typeof(y)}

。 [...]。在方法表中查找该元组类型。

这个调度过程是由

jl_apply_generic

执行的。

我尝试使用低级分析器来分析您的代码，我可以确认

大部分时间都花在

ijl_apply_generic

上，这是通用调度机制。更准确地说，大约 60% 的时间花在这方面，5% 花在整数装箱上，5% 花在其他 Julia 内部（如堆栈管理）上。简而言之，大部分时间只是纯粹的开销。

话虽如此，如果 

Fib 是顶级函数

，那么

Julia 显然可以优化这种调度机制。我猜它会将 Fib

 视为代码内部的闭包，并且由于它们本质上更加动态的行为，因此优化闭包更加困难。这意味着 

您只需将 Fib

 函数移到 

main 函数之外，即可使函数更快

。

这是更正后的代码：

function Fib(n::Int)
    if (n == 0 || n == 1)
        return n
    end

    return(Fib(n - 2) + Fib(n - 1))
end

function main()
    res = Fib(46)
    println(res)
end

@time main()

这是我的机器上的结果

Fib(42)

:

Initial Julia code:     12.859 seconds
Fixed Julia code:        1.100 seconds     <-----

Unoptimized C++ code:    1.265 seconds
Optimized C++ code:      0.593 seconds

请注意，Julia 版本为 1.9.4，C++ 代码已使用 Clang 16.0.6 编译（使用标志

-O3 -march=native

 表示优化版本）。

Julia 版本仍然不如 C++ 实现快，但“仅”慢了两倍左右。这是因为

Julia 没有实现尾部调用优化

(TCO)，而 C++ 编译器（如 Clang）通常会实现。这显然是因为上面讨论的多重调度机制（参见

this

讨论）。 在斐波那契的具体情况下，请注意，这种实现从根本上来说是低效的！事实上，我们可以简单地使用“迭代实现”而不需要递归调用，并获得更好的性能（即使在 C++ 中也是如此）。一般来说，无论目标语言是什么，（非内联）函数调用都很昂贵，因此首先应该避免它们。