Telegram Group & Telegram Channel
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



tg-me.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:
tg-me.com/dsproglib/6438

View MORE
Open in Telegram


Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


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