Notice: file_put_contents(): Write of 19795 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение@dsproglib P.6438
DSPROGLIB Telegram 6438
Как ускорить вычисления с массивами с помощью NumExpr

NumExpr — мощный инструмент для ускорения вычислений с массивами в Python, который может значительно повысить производительность при работе с большими данными и сложными математическими выражениями.

Преобразовать медленный цикл, который занимал 650 мс, в вычисление за 60 мс — это реальность с использованием NumExpr.

Вот как NumExpr ускоряет вычисления 🔽

1️⃣ Частичное выполнение в кэше

NumExpr избегает создания огромных временных массивов, разбивая их на части, соответствующие размеру кэша.

Эти части обрабатываются и передаются через легковесную виртуальную машину, что ускоряет выполнение и оптимизирует доступ к памяти.

2️⃣ Ускорение с помощью SIMD и VML

Использование инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных одновременно.

При доступности NumExpr использует библиотеку Intel Math Kernel Library (MKL) для трансцендентных функций (таких как sin(), cos(), exp()), что значительно повышает производительность.

3️⃣ Поддержка многозадачного масштабирования

NumExpr автоматически распределяет вычисления между всеми ядрами процессора. Это позволяет эффективно использовать мощности многозадачности, ускоряя вычисления даже при больших данных.

Для работы с NumExpr достаточно заменить стандартные операции NumPy на аналоги NumExpr:
import numexpr as ne
import numpy as np

# Пример массивов
a = np.random.random(1000000)
b = np.random.random(1000000)

# Обычная операция NumPy
result = np.sin(a) + np.cos(b)

# Эквивалент NumExpr
result_ne = ne.evaluate('sin(a) + cos(b)')


Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍92🔥1



tgoop.com/dsproglib/6438
Create:
Last Update:

Как ускорить вычисления с массивами с помощью NumExpr

NumExpr — мощный инструмент для ускорения вычислений с массивами в Python, который может значительно повысить производительность при работе с большими данными и сложными математическими выражениями.

Преобразовать медленный цикл, который занимал 650 мс, в вычисление за 60 мс — это реальность с использованием NumExpr.

Вот как NumExpr ускоряет вычисления 🔽

1️⃣ Частичное выполнение в кэше

NumExpr избегает создания огромных временных массивов, разбивая их на части, соответствующие размеру кэша.

Эти части обрабатываются и передаются через легковесную виртуальную машину, что ускоряет выполнение и оптимизирует доступ к памяти.

2️⃣ Ускорение с помощью SIMD и VML

Использование инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных одновременно.

При доступности NumExpr использует библиотеку Intel Math Kernel Library (MKL) для трансцендентных функций (таких как sin(), cos(), exp()), что значительно повышает производительность.

3️⃣ Поддержка многозадачного масштабирования

NumExpr автоматически распределяет вычисления между всеми ядрами процессора. Это позволяет эффективно использовать мощности многозадачности, ускоряя вычисления даже при больших данных.

Для работы с NumExpr достаточно заменить стандартные операции NumPy на аналоги NumExpr:

import numexpr as ne
import numpy as np

# Пример массивов
a = np.random.random(1000000)
b = np.random.random(1000000)

# Обычная операция NumPy
result = np.sin(a) + np.cos(b)

# Эквивалент NumExpr
result_ne = ne.evaluate('sin(a) + cos(b)')


Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6438

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Add up to 50 administrators Telegram offers a powerful toolset that allows businesses to create and manage channels, groups, and bots to broadcast messages, engage in conversations, and offer reliable customer support via bots. For crypto enthusiasts, there was the “gm” app, a self-described “meme app” which only allowed users to greet each other with “gm,” or “good morning,” a common acronym thrown around on Crypto Twitter and Discord. But the gm app was shut down back in September after a hacker reportedly gained access to user data. To delete a channel with over 1,000 subscribers, you need to contact user support Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up.
from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM American