非原生数据类型场景下，numpy.einsum与C++实现张量收缩的性能对比咨询

这问题问到点子上了——我之前刚好做过类似的高精度数值计算性能优化，给你拆解下核心逻辑：

首先得戳破你当前方案的性能天花板：你用numpy.einsum搭配dtype=object（存mpmath的高精度数），其实完全浪费了numpy的底层优化能力。numpy的所有快，都是针对原生数值类型（比如float64、complex128）做的C级循环、BLAS调用，还有optimize='optimal'的循环重排优化。但一旦用了object dtype，每个元素都是Python层面的mpmath对象，每一次加减乘除都要走Python的对象调度、属性查找，相当于把numpy的壳子扒了，在做纯Python级别的循环运算，这种开销对于大型张量来说，会慢到离谱。

那换成C++实现任意精度复数的张量收缩，性能提升会非常明显，核心原因有三个：

• 无Python对象开销：C++里你可以用GMP/MPFR这类成熟的任意精度库封装复数类型，所有运算都是编译后的原生机器码，没有Python的GIL限制、对象创建销毁的额外开销，单步数值运算的成本比Python低好几个数量级。
• 缓存与编译优化拉满：你可以把张量用连续内存块存储（和numpy数组的内存模型一致），配合编译器的O3优化、循环展开、向量指令自动生成，能充分利用CPU的L1/L2缓存，把内存访问的开销压到最低。
• 并行更高效：C++里直接用OpenMP、TBB在核心循环里做线程级并行就行，这种轻量级的线程并行比Python的multiprocessing开销小太多——不需要进程间的内存复制、对象序列化，多核资源的利用率会高很多。

最后给你两个实操方向：

• 要是不想推翻整个Python项目，可以用Cython把这个张量收缩的核心逻辑封装成Python扩展，直接调用C级别的任意精度运算库，这样既能保留现有代码的灵活性，又能把瓶颈部分的性能提上来。
• 要是选纯C++实现，别自己造任意精度复数的轮子，直接基于GMP/MPFR封装，成熟库的精度和性能都经过了大量验证。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者QFTheorist