Защо правим векторизация?
Защо правим векторизация?

Видео: Защо правим векторизация?

Видео: Защо правим векторизация?
Видео: Start with why -- how great leaders inspire action | Simon Sinek | TEDxPugetSound 2024, Ноември
Anonim

Векторизация , с прости думи, означава оптимизиране на алгоритъма, така че той мога използвайте SIMD инструкции в процесорите. В векторизация ние използваме това в наша полза, като ремоделираме данните си така, че можем да изпълняваме SIMD операции върху него и ускоряване на програмата.

По подобен начин някой може да попита какво означава векторизация?

Векторизация е процесът на преобразуване на алгоритъм от работа с една стойност в даден момент към работа с набор от стойности (вектор) наведнъж. Съвременните процесори осигуряват директна поддръжка за векторни операции, при които една инструкция се прилага към множество данни (SIMD).

Човек може също да попита какво е векторизация в машинното обучение? Машинно обучение Обяснено: Векторизация и матрични операции. С векторизация тези операции могат да се разглеждат като матрични операции, които често са по-ефективни от стандартните цикли. Векторизирано версиите на алгоритъма са с няколко порядъка по-бързи и са по-лесни за разбиране от математическа гледна точка.

Хората също питат защо векторизацията е по-бърза?

Векторизиране операции (чрез разгръщане на цикли или, на език от високо ниво, чрез използване на a векторизация библиотека) улеснява процесора да разбере какво може да се направи паралелно или сглобено, вместо да се изпълнява стъпка по стъпка. Векторизирано кодът върши повече работа на итерация на цикъл и това го прави по-бързо.

Какво е векторизация в Python?

Векторизация се използва за ускоряване на Python код без използване на цикъл. Използването на такава функция може да помогне за ефективно минимизиране на времето за изпълнение на кода.

Препоръчано: