Proč děláme vektorizaci?
Proč děláme vektorizaci?

Video: Proč děláme vektorizaci?

Video: Proč děláme vektorizaci?
Video: Začínáme v programu Adobe Illustrator (cvičení 03 - vektorizace) 2024, Listopad
Anonim

Vektorizace , zjednodušeně řečeno, znamená optimalizaci algoritmu tak, aby byl umět využívat SIMD instrukce v procesorech. v vektorizace my využít toho v náš prospěch tím, že předěláme naše data tak, aby můžeme vystupovat SIMD operace na něm a zrychlení programu.

Podobně se lze ptát, co znamená vektorizace?

Vektorizace je proces převodu algoritmu z provozu na jedné hodnotě v čase na provozování na množině hodnot (vektoru) najednou. Moderní CPU poskytují přímou podporu pro vektorové operace, kde je jedna instrukce aplikována na více dat (SIMD).

Někdo se také může ptát, co je vektorizace ve strojovém učení? Strojové učení Vysvětleno: Vektorizace a maticové operace. S vektorizace tyto operace lze považovat za maticové operace, které jsou často efektivnější než standardní smyčky. Vektorizováno verze algoritmu jsou o několik řádů rychlejší a jsou snadněji pochopitelné z matematického hlediska.

Lidé se také ptají, proč je vektorizace rychlejší?

Vektorizace operací (rozbalováním smyček nebo v jazyce na vysoké úrovni pomocí a vektorizace knihovna) usnadňuje CPU zjistit, co lze dělat paralelně nebo se sestavou, spíše než provádět krok za krokem. Vektorizováno kód dělá více práce na iteraci smyčky a to je to, co ho dělá rychlejší.

Co je vektorizace v Pythonu?

Vektorizace se používá k urychlení Krajta kód bez použití smyčky. Použití takové funkce může pomoci efektivně minimalizovat dobu běhu kódu.

Doporučuje: