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如何将Numpy700倍?用 CuPy 呀

借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来 Numpy 运算度。 但有一点,上述 Numpy 只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少,所以并行处理数量以及可以实现的是有限的。这就催生了新的工具——CuPy 库。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 。 数组大小(数据点)达到 1000 万,运算度大幅度提升使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍。值得注意的是,用户所能实现的高度依赖于自身正在处理的数组大小。 下表显示了不同数组大小(数据点)的差异:?数据点一旦达到 1000 万,度将会猛然提升;超过 1 亿,度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。

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如何将 Numpy 700 倍?用 CuPy 呀

借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来 Numpy 运算度。 但有一点,上述 Numpy 只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少,所以并行处理数量以及可以实现的是有限的。这就催生了新的工具——CuPy 库。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 。 数组大小(数据点)达到 1000 万,运算度大幅度提升使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍。值得注意的是,用户所能实现的高度依赖于自身正在处理的数组大小。 下表显示了不同数组大小(数据点)的差异:?数据点一旦达到 1000 万,度将会猛然提升;超过 1 亿,度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。

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    如何将Numpy700倍?用 CuPy 呀

    但有一点,上述 Numpy 只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少,所以并行处理数量以及可以实现的是有限的。这就催生了新的工具——CuPy 库。 CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 。 数组大小(数据点)达到 1000 万,运算度大幅度提升使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍。值得注意的是,用户所能实现的高度依赖于自身正在处理的数组大小。 下表显示了不同数组大小(数据点)的差异:?数据点一旦达到 1000 万,度将会猛然提升;超过 1 亿,度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。

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    如何将Numpy700倍?用 CuPy 呀

    借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来 Numpy 运算度。 但有一点,上述 Numpy 只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少,所以并行处理数量以及可以实现的是有限的。这就催生了新的工具——CuPy 库。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 。 数组大小(数据点)达到 1000 万,运算度大幅度提升使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍。值得注意的是,用户所能实现的高度依赖于自身正在处理的数组大小。 下表显示了不同数组大小(数据点)的差异:?数据点一旦达到 1000 万,度将会猛然提升;超过 1 亿,度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。

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    CuPy | 教你一招将Numpy700倍?

    但有一点,上述 Numpy 只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少,所以并行处理数量以及可以实现的是有限的。这就催生了新的工具——CuPy 库。 CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行。 CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 。 数组大小(数据点)达到 1000 万,运算度大幅度提升使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍。值得注意的是,用户所能实现的高度依赖于自身正在处理的数组大小。 下表显示了不同数组大小(数据点)的差异:?数据点一旦达到 1000 万,度将会猛然提升;超过 1 亿,度提升极为明显。Numpy 在数据点低于 1000 万时实际运行更快。

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    NumExpr:Numpy、Pandas数学运算新利器!

    毋庸置疑,计算数值表达式的度对于这些DSML任务至关重要,这两个库在这方面不会令人失望。 今天,我们又要给大家推荐一款利器:NumExpr。用来提高由Numpy和Pandas所产生的数学运算度。 2安装NumExpr库和其他库一样:pip install numexpr 根据源代码,“NumExpr是NumPy的快数值表达式求值器。 使用它,对数组进行操作的表达式可以得到,并且比在Python中进行相同的计算使用更少的内存。此外,它的多线程功能可以使用所有的内核——这通常会导致与NumPy相比性能的大幅提升。” 向Numpy数组添一个标量,比如1。 默认情况下,它使用NumExpr引擎来实现显著的:https:pandas.pydata.orgpandas-docsstablereferenceapipandas.eval.html 使用以下代码

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    【Rust日报】2019-09-22 - 重磅:利用 Rust, numpy 栈 100x 的

    github.comozkriffzemerothRead More: https:ozkriff.games2019-09-21--devlog-zemeroth-v0-6重磅:利用 Rust 和 LLVM 构建中间表示平台, numpy, scikit 和 pandas 栈 100x 的度作者关于 weld(机器学习中间组件框架) 的长篇博文。 和 Python可以用函数式范式编程,方便编译器优化很好的社区和高质量的包,让开发更容易Read More: https:notamonadtutorial.comweld-accelerating-numpy-scikit-and-pandas-as-much-as

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    超过Numpy度有多难?试试Numba的GPU

    技术背景Numpy是在Python中非常常用的一个库,不仅具有良好的接口文档和生态,还具备了最顶级的性能,这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷。 虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库,但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快,这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现,把CPU的性能发挥到了极致 因此我们只能考虑弯道超车,尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。矩阵的元素乘为了便于测试,我们这里使用矩阵的元素乘作为测试的案例。 random_array_cuda.copy_to_host() print (np.sum(square_array-square_array_cuda))这个案例主要是通过numba的cuda.jit这一装饰器来实现的GPU numba.cuda效果测试在上一个测试案例中,为了展示结果的一致性,我们使用了内存拷贝的方法,但是实际上我们如果把所有的运算都放在GPU上面来运行的话,就不涉及到内存拷贝,因此这部分的时间在度测试的过程中可以忽略不计

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    Python|Numpy

    问题描述 示列输入: ]输出: ] 解决方案 粗可以理解为初始数组向4个方向(上,下,左,右)平移后在取并集得到的。 Python代码:import numpy as np arr=np.zeros((8,8)) arr=1 arr=1 arr=1 arr=1 arr=1 #生成初始数组 #print(arr) def

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    入门 Numpy

    import numpy as npx1 = np.array() # numpy选择类型print(x1.dtype) # 输出int32 x2 = np.array() # numpy选择类型print import numpy as np x = np.array(,], dtype=np.float64)y = np.array(,], dtype=np.float64) # 按元素相,产生的还是同样 输出10print(np.sum(x, axis=0)) # 按列相,输出print(np.sum(x, axis=1)) # 按行相,输出 # 转置操作x = np.array(, ])print # 把一个向量到矩阵的每一行,可以这样做import numpy as npx = np.array(, , ])v = np.array()y = np.empty_like(x) # 创建一个空矩阵 (y) # Numpy广播机制让我们不用创建vv,就能直接运算y = x + v # 使用广播将v添到x的每一行print(y)# 广播机制例子# 1.计算向量的外积 v = np.array() #

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    入门numpy

    import numpy as npx1 = np.array() # numpy选择类型print(x1.dtype) # 输出int32 x2 = np.array() # numpy选择类型print import numpy as np x = np.array(,], dtype=np.float64)y = np.array(,], dtype=np.float64) # 按元素相,产生的还是同样 输出10print(np.sum(x, axis=0)) # 按列相,输出print(np.sum(x, axis=1)) # 按行相,输出 # 转置操作x = np.array(, ])print # 把一个向量到矩阵的每一行,可以这样做import numpy as npx = np.array(, , ])v = np.array()y = np.empty_like(x) # 创建一个空矩阵 (y) # Numpy广播机制让我们不用创建vv,就能直接运算y = x + v # 使用广播将v添到x的每一行print(y)# 广播机制例子# 1.计算向量的外积 v = np.array() #

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    腾讯云CDN内容场景有哪些?

    全站全站 ECDN 是腾讯云的一款独立产品,适用于纯动态或动、静态资源混合型资源的一站式,自动识别动静态资源,同一平台上可实现站内所有类型资源同时。 网站网站适用于各类网站的,如门户网站、电商网站、UGC 社区等。腾讯云 CDN 可对站点内容中的静态内容进行缓存,对动态内容需使用 腾讯云全站 ECDN。 image.png下载下载适用于各类文件下载的,如游戏安装包、手机 ROM 升级、应用程序包下载等。 image.png音视频音视频适用于各种音视频点播网站和应用的,如各类音视频 App、在线音视频网站、网络电视等。 image.png安全安全适用于动静态内容和安全防护一体化的场景。尤其适用于那些既需要内容分发,又对安全防护有较高要求的行业,如游戏行业、互联网金融、电子商务网站、政务机构门户网站等。

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    numpy: 常用api

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    Python Numpy入门

    环境介绍本次使用的 Python 版本是 2.7.14,Numpy 版本是 1.13.3:安装 Numpy: 1pip install numpy 常用操作常用属性首先创建一个普通的 list,然后转换成 numpy 的 array,并获取常用属性:12345678910#coding : utf-8import numpy as np arr = np.array(, , ])print(arr)print Array:1234#coding=utf-8import numpy as nparr1 = np.array() #创建一维矩阵arr2 = np.array(, ) #创建二维矩阵 使用 Numpy 提供的创建指定形状的函数:1234567891011#coding=utf-8import numpy as nparrZero = np.zeros((3, 4), dtype=np.float32 最后一共一份 Numpy 的中文翻译文档,版本是 1.11.3,提供给英文不太好的同学:NumPy v1.11手册

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    【Python】NumPy入门

    本来目标是看PyTorch的,结果由于一份教程的开头有一句“本教程默认已有NumPy基础”而跑去看NumPy了。喜闻乐见,其实并没有看NumPy的必要,但是毕竟也简单看完记了不少笔记,就发出来算了。 NumPy即可,过程十分简单。 这即是NumPy最最基本的操作了,由于NumPy大量学习了Matlab的写法,我们不但可以将这个得到的数组对象进行许多类似与Matlab的操作,也可以使用许多类似Matlab的函数来创建特殊的数组(矩阵 正如Matlab可以方便地对数组运算一样,NumPy也提供了方便的方法。首先数组直接支持数乘与减,只要直接使用运算符即可,这也就是数学上的点对点运算,例如点乘。? 就是更类似于Matlab的操作。首先matrix中乘号*表示矩阵的叉乘,而点乘需要使用multiply函数,这点更接近于Matlab。

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    如何快循环操作和Numpy数组运算

    Python 度的方法技巧,这次要介绍的是用 Numba 库进行比较耗时的循环操作以及 Numpy 操作。 ,分别是循环,以及对 Numpy 的计算 Python 循环Numba 的最基础应用就是 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。 原作者得到的平均耗时是 0,1424s ,而我的电脑上则是提升到仅需 0.094s ,度都得到非常大的提升。 Numpy 操作Numba 的另一个常用地方,就是 Numpy 的运算。 但即便是 Numpy 代码也不会和优化过的机器代码度一样快,因此这里依然可以采用 Numba 进行,代码如下所示:# numba from numba import vectorize, int64

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    上手Numpy模块

    但是对于科学计算来说需要满足下面两点:能直接对集合进行数学操作;运算度要快,对于机器学习来说需要进行科学计算的数据量可能很大;heigh = weight = ibm = heighweight** 我们的解决方案就是我们的NumPy模块。NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。 那度是如何体现出来的呢? 如果对NumPy中的元素进行操作的话,因为他里面都是相同类型的数据类型,度一定比对list操作要快的很多。如果对list中的元素进行操作的话,使用loop结构,效率就不会很高的。? a Numpy的ndarray:一种多维数组对象我们从上面了解到,我们使用array函数创建的对象都是ndarray,其实这也是NumPy的最重要的一个特点N维数组对象,这个对象是一个快而灵活的大数据集容器

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    为什么使用 CDN 内容分发网络?

    当用户直接访问源站中的静态内容时,可能面临的体验问题:客户离服务器越远,访问度越慢。客户数量越多,网络带宽费用越高。跨境用户访问体验较差。 CDN 推荐使用场景:网站静态资源:适用于常用网站中的静态内容(门户网站,电商网站,UGC 社区等),如图片,视频,各类 html 文件等进行缓存,可以使用户享受流畅的访问体验。 文件下载:适用于各类文件下载。通过将文件分发到边缘,既可以缓解下载高峰期的带宽压力,也为用户提供稳定的下载体验。音视频:适用于各类音视频点播网站。

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    NumPy基础(一)(新手来!)

    NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。 ,]NumPy 的数组类(array class)叫做 ndarray,同时我们也常称其为数组(array)。 比如,你可以用 Python 的列表(list)来创建 NumPy 数组,其中生成的数组元素类型与原序列相同。 因此,NumPy 提供了一些函数可以创建有初始数值的占位符数组,这样可以减少不必要的数组增长及运算成本。 在数组的打印中,如果一个数组所含元素数太大,NumPy 会自动跳过数组的中间部分,只输出两边。

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    NumPy基础(二)(新手来!)

    NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现,因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。 NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。 如下所示减法、法、平方、对应元素乘积和逻辑运算都是元素级的操作。 如下 axis=0 将针对每一个列进行运算,例如 b.sum(axis=0) 将矩阵 b 中每一个列的所有元素都相为一个标量。 此外,NumPy 还允许使用 dots (...) 表示足够多的冒号来构建完整的索引元组。

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