Prečo robíme vektorizáciu?
Prečo robíme vektorizáciu?

Video: Prečo robíme vektorizáciu?

Video: Prečo robíme vektorizáciu?
Video: Otázky a odpovede - 17.časť - prečo odmietnuť Harryho Pottera 2024, November
Anonim

Vektorizácia , jednoducho povedané, znamená optimalizáciu algoritmu tak, aby to môcť využiť SIMD inštrukcie v procesoroch. In vektorizácia my využiť to v náš prospech prerobením našich údajov tak, aby môžeme vystupovať SIMD operácie na ňom a zrýchlenie programu.

Podobne sa možno pýtať, čo znamená vektorizácia?

Vektorizácia je proces konverzie algoritmu z prevádzky s jednou hodnotou v čase na prácu so súborom hodnôt (vektorom) v jednom čase. Moderné CPU poskytujú priamu podporu pre vektorové operácie, kde sa jedna inštrukcia aplikuje na viaceré dáta (SIMD).

Možno sa tiež opýtať, čo je vektorizácia v strojovom učení? Strojové učenie Vysvetlené: Vektorizácia a maticové operácie. s vektorizácia tieto operácie možno považovať za maticové operácie, ktoré sú často efektívnejšie ako štandardné slučky. Vektorizované verzie algoritmu sú o niekoľko rádov rýchlejšie a sú ľahšie pochopiteľné z matematického hľadiska.

Ľudia sa tiež pýtajú, prečo je vektorizácia rýchlejšia?

Vektorizácia operácie (rozvinutím slučiek alebo v jazyku na vysokej úrovni pomocou a vektorizácia knižnica) uľahčuje CPU zistiť, čo sa dá robiť paralelne alebo zostavené, namiesto toho, aby sa vykonávalo krok za krokom. Vektorizované kód robí viac práce na opakovanie cyklu a to je to, čo ho robí rýchlejšie.

Čo je vektorizácia v Pythone?

Vektorizácia sa používa na urýchlenie Python kód bez použitia slučky. Použitie takejto funkcie môže pomôcť efektívne minimalizovať čas chodu kódu.

Odporúča: