探索高性能的数学库：mathbench

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项目介绍

mathbench 是一个针对 Rust 语言中多个线性代数库进行性能测试和基准比较的工具。它的设计者是 glam 库的作者，并且已经被用来评估各种3D数学库在游戏和图形开发中的效能，其中包括 cgmath、euclid、nalgebra 等知名库。

项目技术分析

mathbench 基于 Criterion.rs 实现，提供了一组单元测试和基准测试，涵盖了从单个操作到工作负载场景的各种任务。它将测试分为几个类别，包括返回自身、单个操作、吞吐量操作以及工作负荷操作，以全面衡量不同库在实际应用中的表现。

值得注意的是，尽管 mathbench 的目标是公正比较，但由于每个库的特点不同，例如 euclid 不支持通用矩阵类型而使用变换类型，所以在某些情况下，直接的性能对比可能存在偏差。

项目及技术应用场景

如果你是一个游戏开发者或图形编程爱好者，mathbench 可以帮助你选择最适合你的项目需求的数学库。比如，你可以通过 mathbench 的结果来了解哪些库在矩阵运算、旋转操作、批次处理等方面表现最佳，以便在实时渲染、物理模拟等对性能敏感的应用场景中做出最佳决策。

项目特点

1. 广泛的覆盖范围：mathbench 涵盖了多个流行的 Rust 数学库，提供了丰富的比较数据。
2. 详细的分类测试：不仅有基础操作的性能测试，还有模拟真实工作负载的场景，确保结果更接近实际应用。
3. 考虑库差异：注意到不同库之间的实现差异，如矩阵与变换的区别，这有助于理解测试结果。
4. 宽窄基准：通过“宽”和“标量”两种模式，展示了不同类型库在性能上的区别，包括 SIMD（向量处理）的优势。

为了获取最新的性能信息，请自行运行 mathbench 并查看详细的基准测试报告。这个强大的工具为 Rust 开发者提供了宝贵的参考资料，帮助他们为自己的项目选择最合适的数学库，优化效率，提升性能。

不要忘记，虽然这些基准测试很有价值，但在实际应用中，还需要结合项目特定的需求和硬件条件来评估每个库的实际表现。

"mathbench report":

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