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Numba 和 numpy 数组分配:为什么这么慢?
我最近使用 Cython 和 Numba 来加速进行数值模拟的 python 的小片段 起初 使用 numba 进行开发似乎更容易 然而 我发现很难理解 numba 何时会提供更好的性能 何时不会 意外性能下降的一个例子是当我使用该函数时n
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NumPy
numba
numba 中的协程
我正在开发一些需要快速协程的东西 我相信 numba 可以加快我的代码速度 这是一个愚蠢的例子 一个函数对其输入进行平方 并添加其被调用的次数 def make square plus count i 0 def square plus c
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Coroutine
numba
使用 Numba 处理 pandas DataFrame 时间序列的有效方法
我有一个包含 1 500 000 行的 DataFrame 这是我从 QuantQuote com 购买的一分钟级别的股市数据 开盘价 最高价 最低价 收盘价 交易量 我正在尝试对股票市场交易策略进行一些自制的回测 直接使用 python
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python27
pandas
numba
如何使用 numba 在 GPU 上推广快速矩阵乘法
最近 我一直在尝试使用 Numba 库在 Python 中进行 GPU 编程 我一直在他们的网站上使用那里的教程阅读它 目前我陷入了他们的示例 可以在这里找到 https numba pydata org numba doc latest
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matrix
CUDA
GPU
numba
扩展示例以了解 CUDA、Numba、Cupy 等
大多数在线提供的 Numba CuPy 等示例都是简单的数组添加 显示了从 cpu 单核 线程到 GPU 的加速 并且命令文档大多缺乏好的示例 这篇文章旨在提供一个更全面的示例 提供了初始代码here https eraserpeel wo
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GPU
numba
cupy
np.sum 出现 Numba nopython 错误
如果我使用这个功能 import numpy as np from numba import jit jit nopython True def diss matrix data n data shape 0 diss np empty n
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NumPy
numba
Numba JIT 比带有参数化函数的纯 Python 慢
我刚刚写了一个简单的基准 https www matecdev com posts julia python numba cython html比较 Numba 和 Julia 并进行一些讨论 我想知道我的 Numba 代码是否可以以某种方
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performance
numba
如何使用 numba 优化 numpy.packbits?
我正在努力优化numpy packbits import numpy as np from numba import njit prange njit parallel True def numba pack arr div su for
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NumPy
numba
bitpacking
Python 中的 Numba jit 警告解释
我已经定义了以下递归数组生成器 并使用 Numba jit 来尝试加速处理 基于这个答案 https stackoverflow com questions 4407984 is it possible to vectorize recur
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python3x
NumPy
recursion
numba
CUDA 不支持边界检查
我尝试使用 Numba 并访问 GPU 以加速代码 但出现以下错误 in jit raise NotImplementedError bounds checking is not supported for CUDA NotImplemen
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python3x
JIT
numba
guvectorize 在 nopython 模式下不解析类型
我正在努力解决 numba 错误Untyped global name is a subset Cannot determine Numba type of
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vectorization
JIT
numba
numba @jit 比纯 python 慢吗?
所以我需要改进我一直在处理的脚本的执行时间 我开始使用 numba jit 装饰器来尝试并行计算 但是它让我困惑 KeyError Does not support option parallel 所以我决定测试 nogil 是否解锁了我的
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parallelprocessing
JIT
numba
pip 未在 conda 环境中正确安装 numba/llvmlite
我创建了一个新的 conda 环境 user machine project conda create n test env c numba python 3 5 2 llvmdev 3 8 Fetching package metadat
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pip
LLVM
conda
numba
如何使两个数组连续以便 Numba 可以加速 np.dot()
我有以下代码 import numpy as np from numba import jit Nx 15 Ny 1000 v np ones Nx Ny v np reshape v Nx Ny A np random rand Nx N
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performance
NumPy
numba
dotproduct
从 numba jitted 函数调用非 jitted 函数
我的代码如下所示 jit nopython True def sum fn arg1 arg2 argn for i in xrange len arg2 For each bin l p fn1 arg1 arg2 argn res re
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JIT
numba
Debian 8 上的 Python numba / llvmlite - 我无法构建 llvmlite
我尝试在 Debian 8 系统上安装 numba 如下所述 http llvmlite pydata org en latest install index html http llvmlite pydata org en latest
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Debian
LLVM
numba
由于占用率低而导致 GPU 利用率不足是什么意思?
我正在使用 NUMBA 和 cupy 来执行 GPU 编码 现在我已将代码从 V100 NVIDIA 卡切换到 A100 但是随后我收到以下警告 NumbaPerformanceWarning 网格大小 27 NumbaPerformanc
CUDA
numba
cupy
Python:重写循环 numpy 数学函数以在 GPU 上运行
有人可以帮我重写这个函数吗 the doTheMath功能 在GPU上进行计算 我花了几天的时间试图解决这个问题 但没有结果 我想知道也许有人可以帮助我以任何你认为适合的方式重写这个函数 因为我最后给出了相同的结果 我尝试使用 jit fr
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NumPy
tensorflow
Theano
numba
如何在 Numba 中使用指针包装 CFFI 函数
这应该是一项简单的任务 但我找不到如何将标量值的指针传递给 Numba 函数内的 CFFI 函数的方法 使用以下命令将指针传递给数组可以毫无问题ffi from buffer 示例函数 import cffi ffi cffi FFI de
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NumPy
numba
pythoncffi
CUDA 目标的 Numba 和 guvectorize:代码运行速度比预期慢
值得注意的细节 大型数据集 1000 万 x 5 200 x 1000 万 x 5 主要是 Numpy 每次跑步后需要更长的时间 使用Spyder3 Windows 10 首先是尝试将 guvectorize 与以下函数一起使用 我传入一堆
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