作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。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 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
就其自身来说,Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢,尤其出现大量的 for-loops 循环时,通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
python语言被广泛用于数据分析和机器学习。但是,由于python的底层特性,python的运行速率低一直被广泛诟病。其中,numpy和pandas的广泛使用已经将数据处理和机器学习的速率提升了几个档次。
我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的,就是有两个问题,
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术,可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速,并通过实例演示如何应用这些技术。
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉,不过,你知道JAX吗?
就速度而言,Numpy本身就是Python的重要一步。每当你发现你的Python代码运行缓慢时,特别是如果你看到很多for循环,那么将数据处理转移到Numpy并让它的矢量化以最快的速度完成工作总是一个好主意!
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
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。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Distribution
一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架,但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数,这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中。Jax除了支持GPU的张量运算,更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算。关于张量计算,可以参考前面写过的这一篇博客。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? AI 研习社获知,并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Dis
与 import numpy as np 类似,我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的,那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是,如果有可用的GPU,JAX则可以直接使用。
来源:DeepHub IMBA本文约3300字,建议阅读10+分钟本文中,我们了解了 JAX 是什么,并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库: 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy , jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似,几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java、c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显。
你是不是曾经有这样的苦恼,python 真的太好用了,但是它真的好慢啊(哭死) ; C++ 很快,但是真的好难写啊,此生能不碰它就不碰它。老天啊,有没有什么两全其美的办法呢?俗话说的好:办法总是比困难多,大家都有这个问题,自然也就有大佬来试着解决这个问题,这就请出我们今天的主角: numba
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域,有非常丰富的包可以选择,numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
CPU times: user 2.33 s, sys: 81.6 ms, total: 2.41 s
同时,由于 Python 绑定下的 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开,以简化交互过程及其扩展功能。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比,Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时,计算是在 CPU 上进行的,然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4,讲述了关于常见的一些编译场景的区别:
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
CPU是被设计用来处理复杂任务的,而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务(原来是被用来生成3D图形中的三角形),而且GPU有上千个ALU(算术逻辑单元),而CPU通常只有8个。而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了,所以GPU加速程序很有必要。 CUDA编程有越来越复杂的趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速的享受,所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图:
在机器学习框架方面,JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备,但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
Python 已经成为世界上最流行的编程语言,尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性,Python 较低的性能很影响它在计算密集(比如多重 for 循环)的场景下发挥作用,实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者,我相信你肯定会有下面的类似经历:
官方文档:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 数值计算库JAX自发布以来就备受关注,支持者认为它是「真香」,性能快;但反对者也表示JAX还太年轻,漏洞多,为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来,受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究,越来越多的代码,如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知,numpy是Python下的基础数值运算库,得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习,没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器,也没有对backpropagation的内置支持,再加上Python本身的速度限制,所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势:底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉(与MATLAB一脉相承),深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自:https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快,但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
【新智元导读】 PyTorch今天发布,这是一个支持强大的 GPU 加速的张量计算(类似numpy),构建基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络的深度学习研究平台。这是numpy 的替代,以使用 GPU 的能力,能够提供最大的灵活性和速度。田渊栋在接受专访时表示,新的平台不像以前 torch 需要clone_many_times。另外从 numpy ndarray 可以转到torch.Tensor,不需要copy。 专访Facebook研究员田渊栋和PyTorch作者Soumith 新智
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这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容,包括 CPU 和 GPU ,以及一些主流的深度学习框架
来源:机器之心本文约4600字,建议阅读10+分钟你有在使用JAX吗? 近年来,谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎来了迅猛发展,很多研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。但 JAX 是否真的适合所有人使用呢?这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨,希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来,JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年,DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑(Google
自 2018 年底推出以来,JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年,DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑(Google Brain)和其他机构的项目也都在使用 JAX。
4. 高阶张量: 三维及以上维度的数组,如三维张量可以想象为一个立方体,每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种:
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法,一共24个,每个都带有优化前后的对比,非常实用。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】数值计算库JAX自发布以来就备受关注,支持者认为它是「真香」,性能快;但反对者也表示JAX还太年轻,漏洞多,为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来,受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究,越来越多的代码,如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。似乎JAX已经是下一个巨头深度学习框架了。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章,详
JAX是机器学习框架领域的新生力量,尽管这个Tensorflow的竞争对手从2018年末开就已经出现,但直到最近,JAX才开始在更广泛的机器学习研究领域中获得关注。
它就是JAX,一款由谷歌团队打造(非官方发布),用于从纯Python和Numpy机器学习程序中生成高性能加速器(accelerator)代码,且特定于域的跟踪JIT编译器。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码,C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行,Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python,由于解释器的存在,其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
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