Gyorsabb a Jax, mint a NumPy a CPU-n?

A JAX NumPy függvények normál NumPy tömbökön működnek. Ez lassabb, mert minden alkalommal adatokat kell továbbítania a GPU-ra. ... Ha van GPU-ja (vagy TPU-ja!), ezek a hívások a gyorsítón futnak, és sokkal gyorsabbak lehetnek, mint a CPU-n.

A Numba gyorsabb, mint a NumPy?

Nagyobb bemeneti adatokhoz a függvény Numba verziójának gyorsabbnak kell lennie, mint a Numpy verziónak , még a fordítási időt is figyelembe véve. Valójában a Numpy és Numba futási idejének aránya függ mind az adatmérettől, mind a hurkok számától, vagy általánosabban a (fordítandó) függvény természetétől.

Honnan tudhatom, hogy a NumPy Blas-t használ-e?

A stackoverflow kérdésre adott válaszok szerint az egyetlen mód annak ellenőrzésére, hogy a Numpy a BLAS/LAPACK rendszert használja-e, ha megvizsgáljuk az ldd kimenetét a fájlrendszer mélyén elrejtett numpy könyvtárban .

A NumPy használja az MKL-t?

A NumPy nem függ más Python-csomagoktól, azonban egy gyorsított lineáris algebra-könyvtártól függ – jellemzően Intel MKL-től vagy OpenBLAS-tól. A felhasználóknak nem kell aggódniuk ezek telepítése miatt (az összes NumPy telepítési módszerben automatikusan benne vannak).

A NumPy a sebességre van optimalizálva?

Így a Numpy vektorizált műveletei nagymértékben optimalizált C kódra vannak leképezve , így sokkal gyorsabbak, mint a szokásos Python megfelelőik. Szerző: George Seif, mesterséges intelligencia / gépi tanulási mérnök. ... Ezek a nagy adatkészletek közvetlenül a memóriába kerülnek beolvasásra, és Python-tömbökként, listákként vagy szótárakként tárolódnak és dolgoznak fel.

A többszálú feldolgozás gyorsabb, mint a multiprocessing?

Nyilvánvaló, hogy a folyamatoknak több az overheadje, mint a szálaknak. A CPU-hoz kötött feladat esetén több folyamat sokkal jobban teljesít, mint több szál. ... Nem csak, hogy a szálak enyhe túlterhelése valójában gyorsabbá teszi őket, mint a többszörös feldolgozás, és a szálak összefűzése következetesen felülmúlja a többfeldolgozást.

A python több szálat is futtathat?

A pythonban a szálakat több szál (feladatok, függvényhívások) egyidejű futtatására használják. Vegye figyelembe, hogy ez nem jelenti azt, hogy különböző CPU-kon futnak le. A Python szálak NEM teszik gyorsabbá a programot, ha már 100%-os CPU-időt használ.

A python tényleg többszálú?

A Python rendelkezik beépített könyvtárakkal a leggyakoribb párhuzamos programozási konstrukciókhoz – többfeldolgozáshoz és többszálú feldolgozáshoz. Azt gondolhatja, mivel a Python mindkettőt támogatja, miért Jein? Ennek az az oka, hogy a Pythonban a többszálú feldolgozás nem igazán többszálú , a Python GIL-je miatt.

Biztonságos a dumpás cérna?

Egyes numpy függvények nem atomi, így ha két szál működne ugyanazon a tömbön néhány nem atomi numpy függvény meghívásával, akkor a tömb összeomlik, mert a műveletek sorrendje valamilyen nem várt módon keveredik. ... Tehát a cérnabiztonság érdekében szálfűzést kell használnia .

A numpy alapértelmezés szerint többszálú?

A numpy-t elsősorban arra tervezték, hogy a lehető leggyorsabb legyen egyetlen magon, és a lehető legjobban párhuzamosítható legyen, ha erre szükség van. De akkor is párhuzamosítani kell.

Numpy kiadja a Gilt?

3 válasz. Eléggé zűrzavaros rutinok kiadják a GIL -t, így hatékonyan párhuzamosak lehetnek a szálakban (info).

A SciPy használja az MKL-t?

A kifejezetten tudományos, mérnöki és pénzügyi számításokhoz kifejlesztett Intel™ Math Kernel Library (MKL) olyan menetes és vektorizált matematikai rutinkészlet, amely különféle matematikai függvények és alkalmazások felgyorsítására szolgál. ... Az MKL optimalizálás a következőket tartalmazza: Sebességnövelt NumPy, SciPy, scikit-learn és NumExpr.

Hogyan csatlakoztathatom a NumPy-t az MKL-hez?

Az MKL működik AMD-n?

Az Intel MKL köztudottan SSE kódútvonalakat használ az AMD CPU-kon , amelyek támogatják az újabb SIMD utasításokat, például a Zen mikroarchitektúrát használókon. ... Ez könnyen megerősíthető egy olyan program futtatásával, amely az MKL-t használja az ltrace -e getenv -vel.

Az Eigen C++ gyors?

Az Eigen gyorsabb minden ingyenes BLAS -nál, mint például az ATLAS vagy a Boost::uBlas. Az Eigen összességében összehasonlítható sebességgel (gyorsabb vagy lassabb attól függően, hogy mit csinálsz) a legjobb BLAS-hoz, nevezetesen az Intel MKL-hez és a GOTO-hoz, amelyek mindkettő nem ingyenes.

A NumPy-nek szüksége van Fortranra?

A NumPy egyik tervezési célja az volt, hogy Fortran fordító nélkül is felépíthető legyen, és ha nincs elérhető LAPACK, akkor a NumPy a saját implementációját fogja használni. A SciPy használatához Fortran fordító szükséges, és ez nagymértékben függ a becsomagolt Fortran kódtól .

Mi az a BLAS és LAPACK?

A BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) egy vektor, vektor-vektor, mátrix-vektor és mátrix-mátrix műveletek könyvtára . LAPACK, sűrű és sávos mátrixú lineáris algebrai rutinok könyvtára, mint például a lineáris rendszerek megoldása, a sajátérték- és szinguláris érték dekompozíció.

Miért olyan gyors a Numba?

A Numba által generált gépi kód olyan gyors, mint a C, C++ és Fortran nyelvek anélkül, hogy ezeken a nyelveken kellene kódolni. A Numba nagyon jól működik a Numpy tömbökkel, ez az egyik oka annak, hogy egyre gyakrabban használják a tudományos számítástechnikában.

Numba gyorsabb, mint Julia?

Bár a Numba két nagyságrenddel (és körülbelül ötszörösére a NumPy vektorizált változathoz képest) növelte a Python-verzió teljesítményét, a Julia verzió még mindig gyorsabb volt , körülbelül egy faktorral felülmúlva a Python+Numba verziót. 3 ehhez az alkalmazáshoz.

A Numba olyan gyors, mint a C++?

Azt találtuk, hogy a Numba több mint 100-szor olyan gyors, mint az alap Python ennél az alkalmazásnál. Valójában az alapvető Python-kód C++-ra való egyszerű konvertálása lassabb, mint a Numba. ... A Python prototípusa és a C++-ba való konvertálás lassabban generálhat kódot, mint a Numba hozzáadása.