它们如何将性能提升100倍？当它们「优化」或加速神经网络运算时，它们在做什么？当谈及高性能/高效DNN时，我常常问（或被问及）这些问题。 本文尝试介绍在DNN库中如何实现一个卷积层。...那么如果我使用Caffe运行这个层呢？在同一台计算机上使用Caffe运行同一个层所花费的时间仅为18毫秒，实现了100倍的加速！整个网络运行时间才大约100毫秒。 那么「瓶颈」是什么？...我们必须定义一个惯例，来规定如何将多个维度展开到线性一维存储空间中，反之亦然。 大部分现代深度学习库使用行主序作为存储顺序。这意味着同一行的连续元素被存储在相邻位置。...在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令（如加、乘等）。如果我们在4个数据点上同时运行SIMD指令，就会直接实现4倍的加速。 ?...多线程处理（Threading） 到现在为止，我们仅使用了一个CPU内核。我们拥有多个内核，每个内核可同时执行多个指令。一个程序可被分割为多个线程，每个线程在单独的内核上运行。
在这篇文章中，我们将分别介绍它们，并提供一些性能测试基准，还将分享 TornadoVM 如何将 Java 代码转译成可在并行硬件上执行的机器码。...我们将性能加速与 Java 并行流相比，当在 NVIDIA GPU 上运行时，TornadoVM 可以获得 30 倍的性能加速。...这个时候开始执行代码，将会启动数百或数千个线程。TornadoVM 会启动多少个线程取决于应用程序。 在这个例子中，模糊滤镜有两个并行循环，每个循环遍历一个图像维度。...因此，在运行时编译期间，TornadoVM 创建了一个与输入图像具有相同维度的线程网格。每个网格单元（也就是每个像素）映射一个线程。...同样，我们仍然将串行执行作为参考对象，条形表示加速因子，越高越好。 正如我们所看到的，我们有可能实现非常高的性能加速。例如，信号处理或物理模拟可以比 Java 的串行执行快 4000 倍。
如果我使用Caffe运行相同的层呢？这台电脑只用了18毫秒。这比100倍的加速还要快！整个网络在我的CPU上运行大约100毫秒。 瓶颈是什么，我们应该从哪里开始优化?...我将使用Halide来表示这些较低级别的概念，但是你应该能够理解足够直观的函数名，以便理解。...这个简单的改变，只是重新排序了一下循环，给了一个相当快的加速： ? Tiling 为了进一步改进重新排序，我们还需要考虑一个缓存问题。 对于A的每一行，我们循环遍历整个B。...一个程序可以把自己分成多个线程，每个线程可以运行在一个单独的内核上。...相反，如果我们手工编写重复循环语句并展开循环，我们可以减少这种开销。例如，我们可以运行包含4个语句的2个迭代，而不是1个语句的8个迭代。
在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！...如果不是，那么由于创建线程以及将元素分配到不同线程需要额外的开销，因此可能耗时更长。所以运算量应该足够大，才能获得明显的加速。 ?...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?...但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。 实际上，您必须声明并管理网格，块和线程的层次结构。这并不那么难。...，以便了解它负责数组的哪些元素。
我们相信，这些结果可以作为使用IR基础设施进一步研究和开发为类似的专业加速器自动生成代码和库的动力。 0x3. 引言 深度学习和人工智能通常严重依赖于高性能计算。...第20行的affie.for操作代表main k循环，现在修改为将load的C操作数作为循环iter_args、这些将用作此循环中发生的乘法的累加器。...每次迭代后，这个k循环都会产生累加的结果，并将这些结果作为iter_args传给下一次迭代。这些iter_args驻留在寄存器中，并在k循环的不同迭代中重复使用。...为了在不引入任何代码复杂性的情况下实现这一点，我们首先在线程块k-loop内完全展开(unroll) copy循环，然后延迟store以便它们在计算完成后发生。...MLIR 中的现有设计允许在单个 MLIR 文件中表示在 GPU 等加速器上执行的IR。IR将包含两部分：运行在 CPU上的host端组件和运行在GPU上的device端组件或kernel。
前言 Python 虽然写起来代码量要远少于如 C++,Java，但运行速度又不如它们，因此也有了各种提升 Python 速度的方法技巧，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及...在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...； 第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel
Python 速度的方法技巧，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及 Numpy 操作。...在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...； 第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel
JavaScript 原来是只能在浏览器中运行的，当把它扩展成为可以在你的计算机上作为独立的程序运行时，Node.js 就出现了。...如果这是一个Web服务器，我们必须为每个新用户启动一个新线程。但 JavaScript 是单线程的（实际上不是真的，但它有一个单线程的事件循环，我们稍后会讨论）。...这种非阻塞 I/O 消除了对多线程的需要，因为服务器可以同时处理多个请求。 JavaScript 事件循环 以下是 JavaScript 事件循环工作原理简要的逐步描述。 ?...这由事件循环处理。 最后一个 console.log() 运行，并且 main() 从调用栈中弹出。 如果事件循环检测到到调用堆栈为空且回调队列不为空。它将回调（以先进先出顺序）移动到调用栈并执行。...V8 通过利用 C++ 来加速 JavaScript V8 是一个用 C++ 编写的开源运行时引擎。
分析代码运行时间 加速查找 加速循环 加速函数 实用标准库加速 Numpy向量化加速 加速Pandas Dask加速 多线程多进程加速 我在此基础上主要美化了编辑，方便读者更容易阅读学习。...3 按调用函数分析代码运行时间 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ? 4 按行分析代码运行时间 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ?...“ 三、加速你的循环 ” 7 优先使用for循环而不是while循环 低速法： ? 高速法： ? 8 循环体中避免重复运算 低速法： ? 高速法： ?...“ 四、加速你的函数 ” 9、用缓存机制加速递归函数 低速法： ? 高速法： ? 10、用循环取代递归 低速法： ? 高速法： ? 11、 使用Numba加速Python函数 低速法： ?...“ 九、应用多线程多进程加速 ” 23、使用多线程提升IO密集任务效率 低速法： ? 高速法： ? 24、使用多进程提升CPU密集任务效率 低速法： ? 高速法： ?
使用方向键可以控制桌面的倾斜角度，以便间接控制小球的运动方向。...有些信息需要注意： Update 和 Draw 运行于相同的线程，但都不是主线程；所以你不可以从这里去获取主线程中的 UI 资源。...正常情况下 Update 调用一次之后，Draw 就会调用一次；但如果当前运行缓慢，那么多次 Update 调用之后才会调用一次 Draw。...Update 中我需要计算速度、加速度以及进行碰撞检测。...计算这一倾角带来的加速度。 // 3. 计算是否跌入黑洞。 // 4. 将加速度叠加阻力。 // 5. 计算此速度和加速度下的位置。 // 6.
medium，原文地址：https://levelup.gitconnected.com/4-reasons-why-single-threaded-redis-is-so-fast-414e0106f921 作为内存数据存储...优化的数据结构 redis底层数据结构 作为内存数据存储，Redis 利用各种底层数据结构来高效存储数据，无需担心如何将它们持久化到持久存储中。...简而言之，无需担心数据持久化，Redis 中的数据可以更高效地存储，以便通过不同的数据结构进行快速检索。...根据 Redis 官方文档，在普通 Linux 系统上运行时，Redis 每秒最多可以处理 100 万个请求。...准备读取的套接字被推送到单线程事件循环，并由相应的处理程序使用响应式模型进行处理。
，反之亦然 5.循环必须是单入口，单出口，内部没有跳转语句 将循环多线程化所面临的挑战 1.循环迭代相关 因为OpenMP编译指导是对编译器发出的命令，所以编译器会将该循环编译成多线程代码...循环调度与分块 为了提供一种简单的方法以便能够在多个处理器之间调节工作负载，OpenMP给出了四种调度方案： static,dynamic,runtime,guided. ...reduction子句主要用来对一个或多个参数条目指定一个操作符，每个线程将创建参数条目的一个私有拷贝，在区域的结束处，将用私有拷贝的值通过指定的运行符运算，原始的参数条目被运算结果的值更新。...任务分配区可以指导OpenMP编译器和运行时库将应用程序中标示出的结构化块分配到用于执行并行区域的一组线程上。...数据的Copy-in 和Copy-out: 在并行化一个程序的时候，一般都必须考虑如何将私有变量的初值复制进来（Copy-in ），以初始化线程组中各个线程的私有副本。
Node.js JavaScript 代码运行在单个线程上。每次只处理一件事。 这个限制实际上非常有用，因为它大大简化了编程方式，而不必担心并发问题。...只需要注意如何编写代码，并避免任何可能阻塞线程的事情，例如同步的网络调用或无限的循环。...Web 工作进程也运行在自己的事件循环中。 主要需要关心代码会在单个事件循环上运行，并且在编写代码时牢记这一点，以避免阻塞它。...阻塞事件循环 任何花费太长时间才能将控制权返回给事件循环的 JavaScript 代码，都会阻塞页面中任何 JavaScript 代码的执行，甚至阻塞 UI 线程，并且用户无法单击浏览、滚动页面等。...在 foo() 内部，会首先调用 setTimeout，将 bar 作为参数传入，并传入 0 作为定时器指示它尽快运行。然后调用 baz()。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间...平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用...dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，...加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速...高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务
源 / Python与算法之美 文 / 梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法...（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，...用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法...第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba...第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务
作者 | 梁云1991 来源 | Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（...jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用...set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法...第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速
作者 | 梁云1991 来源 Python与算法之美 一、分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter...环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二、加速你的查找 第5式，用set而非list...进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三、加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算...低速方法 高速方法 四、加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法...加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十、应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24
来源：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式...，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找...低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算...低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法...加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间...平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找...第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法...高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速
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