通常我们加速python代码是考虑把.py文件编译成.c文件，然后把.c文件编译成.so或.pyd文件，可以参考另一章博文：Cython为py程序加密&提高性能_cythonize_Rnan-prince的博客现在我们考虑一种不用将py文件编译成.c文件的方法：numba，其实原理差不多，只是用户不感知。Numba简介Numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT
1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
转载
2023-08-07 21:12:33
215阅读
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
转载
2024-03-13 16:06:36
62阅读
Python是开发人员中最常用的编程语言之一，但它有一定的局限性。例如，对于某些应用程序而言，它的运行速度可能比其它语言低100倍。这就是为什么当Python的运行速度成为用户瓶颈后，许多公司会用另一种语言重写他们的应用程序。但是有没有一种方法既可以保持Python的特性又能提高速度呢？它就是PyPy。PyPy是一种非常兼容的Python解释器，它是CPython2.7、3.6和即将推出的3.7的
转载
2023-08-28 16:37:34
195阅读
主要在R下和Python下使用GPU加速计算，使用成熟的工具来提高自己的工作效率，现在对其中一些方法做一下简单总结。R的GPU加速计算包gputools 1）gputools，R下的GPU加速计算的函数包，包含常见的运算操作。 https://cran.r-project.org/web/packages/gputools/ 2）iFes，Incremental Feature
转载
2023-10-06 16:26:25
212阅读
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
转载
2024-01-05 14:59:58
86阅读
笔者CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门笔者在CUDA学习(十)：向量内积的多种方法实现CUDA(六):多种方法实现向量加 两篇文章中,已经用了多种方法来实现向量内积和向量加,但一直没有详细记录各种方法的区别以及这些方法之间的速度差距等等. 这里笔者再做一份笔记,浅谈cuda加速的基本技巧. 并记录下各种方法快慢的原理。 文章目录一、前言二、opencv对图像求和 41m
转载
2023-07-23 21:44:38
273阅读
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
转载
2023-07-23 21:44:21
261阅读
安装（anaconda环境下） conda install numba Demo代码： from numba import jit from numpy import arange import numpy import time @jit def sum2d(arr): M, N = arr.sh
原创
2024-07-29 13:47:37
106阅读
相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。废话不多说，下面咱们直接开始：一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间，因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 使用Numba非常方便，只需要在
转载
2023-07-10 17:17:14
207阅读
# 如何实现 Python 程序加速库
在当今的开发环境中，性能优化是一个重要的话题。为了让你能够从基础理解如何构建一个 Python 程序加速库，下面我将讲述相关的流程以及每一步的实现代码。
## 实现流程
下面是实现 Python 加速库的整体流程，在这个流程中，我们将划分为几个步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择加速工具]
# 太极库加速 Python 的实现指南
在现代编程中，加速 Python 的执行速度是许多开发者追求的目标之一。太极库（Tai Chi）是一个能够优化 Python 运行速度的优秀工具。本文将指导你如何通过太极库来加速你的 Python 程序。
## 工作流程
以下是实现“太极库加速 Python”过程的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
加速计算基础 CUDA Python
在当今快速变化的技术背景中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为 NVIDIA 提供的一种并行计算平台，因其强大的计算能力而受到越来越多的关注。Python 作为一种易于学习和使用的编程语言，为开发者提供了良好的开发环境，将这两者结合起来，从而实现GPU加速的计算，成为了高性能计算的一种重要方式。
## 1
众所周知，Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的——尤其是在计算密集的情况下，比如多重for循环。不过现在，大佬胡渊鸣说了：只需import 一个叫做“Taichi”的库，就可以把代码速度提升100倍！不信？来看三个例子。计算素数的个数，速度x120第一个例子非常非常简单，求所有小于给定正整数N的素数。标准答案如下：我们将上面的代码保存，运行。当N为100万时，需要2.235s得到结果：现
转载
2023-08-10 11:38:50
509阅读
# Python浮点数计算加速探索
Python作为一种高层次的编程语言，以其简洁性和易用性而广受欢迎。然而，它的性能在处理浮点数计算时，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习中，往往成为一个瓶颈。幸运的是，有多种方法可以加速Python中的浮点数计算。本文将探讨几种有效的方法，并提供相应的代码示例，以帮助你提高Python程序的性能。
## 1. 使用Numpy进行向量化计算
Numpy是一
# Python计算行星加速度：从新手到实现
## 引言
在物理学中，行星的加速度通常由引力方程描述。根据牛顿的万有引力定律，某个天体（如行星）在受到其他天体的引力作用时，会产生加速度。本文将带领小白开发者一步一步实现“Python计算行星加速度”，并通过代码注释详细解释每一个步骤。
## 流程概述
在实现计算行星加速度的过程中，可以归纳为以下几个步骤。为了更加清晰，我们将这些步骤整理成表
本文介绍了numba的两个装饰器的原理与测试案例，以及python中两坐标轴绘图的案例。其中基于即时编译技术jit的装饰器，能够对代码中的for循环产
原创
2022-05-05 14:18:23
769阅读
在推荐系统中，有一个环节是基于物品的推荐。它是基于物品的相似度，即物品的静态属性，如物品内容描述、物品特征向量等属性。这次我们会用到TFIDF和相似度计算的方法，对用户进行酒店推荐。本次使用的酒店数据会放到github中，需要自取：https://github.com/Vihagle/AI/tree/main/data.下面的代码中，会提到余弦相似度，那我们也顺便提一嘴： 所谓余弦相似度，就是通过
加速计算技术-- Intel 的IPP库Intel® Integrated Performance Primitives (简称Intel® IPP)是一个软件库，提供了大量的函数。包括信号处理、图像处理、计算机视觉、数据压缩和字符串操作通过对函数的优化，比如适配指令集操作等来提升运行效率。 最新的英特尔IPP库已经集成到了Intel® oneAPI Base Toolkit中。
转载
2021-04-04 22:27:06
1494阅读
2评论
