Почему мы делаем векторизацию?
Почему мы делаем векторизацию?

Видео: Почему мы делаем векторизацию?

Видео: Почему мы делаем векторизацию?
Видео: Лекция 8 Оптимизация выполнения кода, часть 3: Векторизация в NumPy 2024, Ноябрь
Anonim

Векторизация , простыми словами, означает оптимизацию алгоритма так, чтобы он жестяная банка использовать инструкции SIMD в процессорах. В векторизация мы используйте это в наших интересах, изменив наши данные так, чтобы мы можем выполнить SIMD-операции на нем и ускорение работы программы.

Точно так же можно спросить, что означает векторизация?

Векторизация представляет собой процесс преобразования алгоритма из работы с одним значением за один раз в работу над набором значений (вектором) за один раз. Современные процессоры обеспечивают прямую поддержку векторных операций, когда одна инструкция применяется к нескольким данным (SIMD).

Также можно спросить, что такое векторизация в машинном обучении? Машинное обучение Разъяснил: Векторизация и матричные операции. С участием векторизация эти операции можно рассматривать как матричные операции, которые часто более эффективны, чем стандартные циклы. Векторизованный версии алгоритма на несколько порядков быстрее и их легче понять с математической точки зрения.

Еще люди спрашивают, почему векторизация быстрее?

Векторизация операций (разворачивая циклы или, на языке высокого уровня, используя векторизация библиотека) упрощает процессору понимание того, что можно делать параллельно или с привязкой к сборке, а не выполнять пошагово. Векторизованный код делает больше работы за итерацию цикла, и это делает его Быстрее.

Что такое векторизация в Python?

Векторизация используется для ускорения Python код без использования цикла. Использование такой функции может помочь эффективно минимизировать время выполнения кода.

Рекомендуемые: