Wydajność PHP i Machine Learning

W tym krótkim wpisie sprawdzimy, czy pod kątem wydajności, PHP nadaje się do Machine Learningu.

Inspiracją dla tego wpisu był artykuł pt. „Is PHP Now Suitable For Machine Learning?„. Z mojej strony przeprowadziłem osobiste testy za pomocą wspomnianego repozytorium, oraz dodałem parę drobnych zmian (dla których stworzyłem Pull Request).

Benchmark

Do testowania napisana została prosta klasa, która stosuje algorytmu k-średnich na zbiorze Irysów (co to są zbiory danych ?). Jedyna różnica polega na tym, że w tym przypadku mamy klasyfikację, a nie klasteryzację. Całość została bardzo uproszczona i sprowadza się do odszukania najbliższego punktu dla szukanej klasy. Uruchomiony test zawsze będzie przeprowadzał te same operacje (w pętli). W ten sposób możemy skupić się tylko i wyłącznie na operacjach CPU. Będziemy zliczać ilość klasyfikacji jaką uda się osiągnąć w ciągu 30 sekund.

Do testów użyłem mojego laptopa o następującej konfiguracji: 8GB RAM i procesor Intel i7 @ 2.40GHz × 8.

Wyniki

Interpretatory:

W pierwszej kolejności testujemy języki interpretowalne. W wspomnianym repozytorium odnajdziemy dwa przykłady napisane w PHP i Pythonie. Dodatkowo możemy porównać wydajność  interpretatorów między wersjami, co wygląda bardzo ciekawie:

Ewidentnie widać poprawę wydajność PHP w wersji 7. Intrygujący wydaje się też spadek wydajności w najnowszej wersji Pythona (za pewne eksperci tego języka będą potrafili odpowiedzieć na pytanie skąd ta różnica?).

Kompilatory Just-In-Time:

Teraz bardzo podobny test ale z dodatkową mocą JITa. Oryginalnie w repo znajdują się poprzednie przykłady, więc dla dodatkowego porównania dopisałem przykład w JavaScript. Jak widać silnik V8 radzi sobie nie najgorzej.

Szach mat:

Wszystko mogło by wyglądać bardzo kolorowo, ale nie zapominajmy o sile języków kompilowanych. Dodajmy do porównania benchmark napisany w Javie:

Jak widać Java z wynikiem 23 milionów instancji (700 tysięcy na sekundę !) deklasuje rywali.

Wnioski

Jak pokazuje powyższy eksperyment, PHP ma całkiem dobre zadatki, aby stosować w nim Machine Learning. Niestety na ten moment nie ma żadnego dobrego i stabilnego rozwiązania, które można by używać produkcyjne. Przykładowo Python posiada jeden z lepszych pakietów do ML: scikit-learn. Być może doczekamy się jakiegoś godnego konkurenta ? (mój projekt na razie na pewno się na to nie nadaje :))

Entuzjasta programowania. Z zawodu web developer. Pragmatyk. Od jakiegoś czasu również przedsiębiorca. Racjonalista. W wolnych chwilach biega i bloguje. Miłośnik gier i grywalizacji. Więcej na jego temat znajdziesz w zakładce "O mnie" tego bloga.


2 komentarze

Add a Comment

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Więcej w Machine Learning, PHP
Ogólnodostępne zbiory danych do Machine Learningu

Tak się składa, że dane i odpowiedzi jakie chcemy z nich wyciągnąć, to dwie najważniejsze rzeczy, które każdy specjalista od ML...

Zamknij