Warum machen wir Vektorisierung?
Warum machen wir Vektorisierung?
Anonim

Vektorisierung, in einfachen Worten, bedeutet, den Algorithmus so zu optimieren, dass er kann verwenden SIMD-Befehle in den Prozessoren. In Vektorisierung wir nutzen Sie dies zu unserem Vorteil, indem Sie unsere Daten so umgestalten, dass wir können durchführen SIMD-Operationen darauf und beschleunigen das Programm.

Ähnlich kann man fragen, was bedeutet Vektorisierung?

Vektorisierung ist der Prozess der Umwandlung eines Algorithmus von der Verarbeitung mit einem einzelnen Wert zu einer bestimmten Zeit in die gleichzeitige Verarbeitung einer Menge von Werten (Vektoren). Moderne CPUs bieten direkte Unterstützung für Vektoroperationen, bei denen ein einzelner Befehl auf mehrere Daten (SIMD) angewendet wird.

Man kann sich auch fragen, was ist Vektorisierung im maschinellen Lernen? Maschinelles Lernen Erklärt: Vektorisierung und Matrixoperationen. Mit Vektorisierung diese Operationen können als Matrixoperationen angesehen werden, die oft effizienter sind als Standardschleifen. Vektorisiert Algorithmenversionen sind um Größenordnungen schneller und aus mathematischer Sicht leichter zu verstehen.

Die Leute fragen auch, warum ist die Vektorisierung schneller?

Vektorisieren Operationen (durch Abrollen von Schleifen oder in einer Hochsprache mit a Vektorisierung Bibliothek) macht es der CPU leichter, herauszufinden, was parallel oder in Fließbandarbeit erledigt werden kann, anstatt Schritt für Schritt. Vektorisiert Code macht mehr Arbeit pro Schleifeniteration und das macht es aus Schneller.

Was ist Vektorisierung in Python?

Vektorisierung wird verwendet, um die Python Code ohne Schleife. Die Verwendung einer solchen Funktion kann dazu beitragen, die Laufzeit des Codes effizient zu minimieren.

Beliebt nach Thema