找到正确的块缓存大小

起初我不想讨论一些一般事情.

知道每个单独的块只能作为一个整体进行读取或写入是非常重要的. h5py的标准块高速缓存大小可以避免过多的磁盘I / O,每个默认值只有1 MB,并且在很多情况下应该增加,这将在后面讨论.

举个例子：

>我们有一个dset的形状(639038,10000),float32(25,5 GB未压缩)

>我们不想写我们的数据列明智的dset [：,i] = arr并按行读取arr = dset [i,：]

>我们为这类工作选择一个完全错误的块状,即(1,10000)

在这种情况下,读取速度不会很差(尽管块大小有点小),因为我们只读取我们正在使用的数据.但是当我们写这个数据集时会发生什么？如果我们访问一列,则写入每个块的一个浮点数.这意味着我们实际上每次迭代都会写入整个数据集(25,5 GB)并每隔一段时间读取整个数据集.这是因为如果你修改了一个块,你必须先读取它,如果它没有被缓存(我认为这里的块高速缓存大小低于25.5 GB).

那么我们可以在这里改进什么？

在这种情况下,我们必须在写/读速度和块高速缓存使用的内存之间进行折衷.

一个假设,它将提供体面/读写速度：

>我们选择一个大小为(100,1000)

>如果我们不想迭代第一维,我们至少需要(1000 * 639038 * 4 – > 2.55 GB)高速缓存以避免如上所述的额外IO开销和(100 * 10000 * 4 – > 0,4 MB).

>因此,我们应该在此示例中提供至少2,6 GB的块数据缓存.这可以通过h5py-cache https://pypi.python.org/pypi/h5py-cache/1.0轻松完成

结论

通常没有正确的块大小或形状,它在很大程度上取决于使用哪个任务.如果不仔细考虑块缓存,就不要选择块大小或形状.在随机读/写方面,RAM的速度比最快的SSD快.

关于你的问题

我只是读取随机行,不正确的chunk-cache-size是你真正的问题.

将以下代码的性能与您的版本进行比较：

import h5py as h5
import time
import numpy as np
import h5py_cache as h5c
def ReadingAndWriting():
File_Name_HDF5='Test.h5'
shape = (639038, 10000)
chunk_shape=(100, 1000)
Array=np.array(np.random.rand(shape[0]),np.float32)
#We are using 4GB of chunk_cache_mem here
f = h5c.File(File_Name_HDF5, 'w',chunk_cache_mem_size=1024**2*4000)
d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype='f',chunks=chunk_shape,compression="lzf")
#Writing columns
t1=time.time()
for i in xrange(0,shape[1]):
d[:,i:i+1]=np.expand_dims(Array, 1)
f.close()
print(time.time()-t1)
# Reading random rows
# If we read one row there are actually 100 read, but if we access a row
# which is already in cache we would see a huge speed up.
f = h5c.File(File_Name_HDF5,'r',chunk_cache_mem_size=1024**2*4000)
d = f["Test"]
for j in xrange(0,639):
t1=time.time()
# With more iterations it will be more likely that we hit a already cached row
inds=np.random.randint(0, high=shape[0]-1, size=1000)
for i in xrange(0,inds.shape[0]):
Array=np.copy(d[inds[i],:])
print(time.time()-t1)
f.close()
if __name__ == "__main__":
ReadingAndWriting()

最简单的花式切片形式

我在评论中写道,我在最近的版本中看不到这种行为.我错了.比较以下内容：

import h5py as h5
import time
import numpy as np
import h5py_cache as h5c
def Writing():
File_Name_HDF5='Test.h5'
shape = (63903, 10000)
Array=np.array(np.random.rand(shape[0]),np.float32)
# Writing_1 normal indexing
f = h5c.File(File_Name_HDF5, 'w',chunk_cache_mem_size=1024**3)
d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype='f',chunks=(10000,shape[1]/50))
t1=time.time()
for i in xrange(0,shape[1]):
d[:,i:i+1]=np.expand_dims(Array,1)
f.close()
print(time.time()-t1)
# Writing_2 simplest form of fancy indexing
f = h5c.File(File_Name_HDF5, 'w',chunk_cache_mem_size=1024**3)
d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype='f',chunks=(10000,shape[1]/50))
t1=time.time()
for i in xrange(0,shape[1]):
d[:,i]=Array
f.close()
print(time.time()-t1)
if __name__ == "__main__":
Writing()

这在我的SSD上为第一个版本提供了10,8秒,对于第二个版本提供了55秒.