Python代码加速主要考虑代码优化加速，而非代码逻辑优化。Python代码直接运行GPU是不行的，需要一定的改变，Numba是一个接口，不过本文主要针对CPU下的Python代码加速。Python解释器工作原理Python文件执行过程.py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc)；字节码在虚拟机上执行，得到结果；字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，默认后缀.pyc，Python生
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2023-07-04 10:31:56
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# Python GPU加速NumPy的入门指南
在现代数据科学和机器学习的背景下，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而备受青睐。将常用的NumPy操作移植到GPU上，可以显著提高计算速度。本文将逐步引导你完成“Python GPU加速NumPy”的实现过程。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，以下是使用GPU加速NumPy运算的流程表格：
| 步骤 | 描述
目录一、将神经网络移到GPU上二、将测试数据移到GPU上三、（训练过程中）将训练数据、预测结果移到GPU上四、（在预测过程中）将数据移回CPU上五、对比六、完整代码 笔记：PyTorch笔记 入门：写一个简单的神经网络3：CNN（以MNIST数据集为例）记录了如何编写一个简单的CNN神经网络，现在记录如何进一步使用GPU加快神经网络的训练。一、将神经网络移到GPU上# 将神经网络移到GPU上
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2023-07-12 00:15:59
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2024-03-20 16:40:02
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当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。
由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所
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2024-01-17 06:04:55
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Cupy：借助Cuda GPU在英伟达GPU上实现numpy数组的
原创
2022-11-01 16:51:07
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## PyTorch 如何加速 NumPy 操作
NumPy 是 Python 中一个强大的数值计算库，它提供了一种高效的存储和操作数组的方式。但是在进行大规模的数值计算时，NumPy 的性能有限，尤其在涉及到深度学习和大数据处理时。针对这个问题，PyTorch 提供了一个更高效的替代方案，它能够通过 GPU 加速计算，从而显著提高性能。
### 为什么选择 PyTorch
1. **自动微
机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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前导知识理解本文需要先了解：计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》
Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》在GPU入门numba《Python通
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2024-05-22 23:34:00
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NumPy 虽然通过底层高度优化过的计算库可以实现接近C的高效计算，但在计算复杂且计算量庞大的时候多少还是有些慢
原创
2022-08-24 21:39:40
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文章目录一、矩阵乘法回顾二、CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法 / 平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M 和 DS_N的索引方式解释 一、矩阵乘法回顾CPU版本： GPU版本： 核函数如下： C = AB ([mk],[kn])的矩阵乘法运算，每个线程都要读取A的一整行和B的一整列。A矩 阵中的每个点需要被读N次，B矩阵中的每个
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2024-09-05 14:07:20
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读过很多讲解Numpy的教程后，我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践，以Numpy高效使用哲学为主线，重点讲解高频使用函数。1 Numpy更高效 使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C
问题一：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C)经过查阅以下文档： numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported
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2024-07-31 14:20:38
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在我的Python项目中，随着业务的发展和用户需求的不断增长，我遇到了一个非常明显的技术瓶颈：用Python实现的核心算法速度远不如用C语言编写的同类算法。为了提升性能，我决定将某些关键部分的Python代码重写为C语言版本。这一过程涉及到多个阶段，包括对初始技术痛点的定位、架构的设计与演进、性能的优化等。以下是我整理的“Python C语言改写加速”的完整经历和总结。
### 初始技术痛点
目录使用国内的资源，速度超级快，不中断一、安装cv2,ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file报错问题解决方法：cv2.findContours()相关参数：二、安装keras三、安装scipy四、安装tensorflow-gpu五、安装mxnet六、安装skbuild七、python中关于sklearn 0.18的错误—— c
zipzip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。np.c
原创
2022-10-28 12:04:33
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最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
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Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算一、实验介绍1.1 实验内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。1.2 实验知识点Numpy 数学函数Numpy 代数运算1.3 实验环境pyt
