Zašto radimo vektorizaciju?
Zašto radimo vektorizaciju?

Video: Zašto radimo vektorizaciju?

Video: Zašto radimo vektorizaciju?
Video: $488 per Month KDP Activity Book Niche - Passive Income Idea 2024, Novembar
Anonim

Vektorizacija , jednostavnim riječima, znači optimizirati algoritam tako da on mogu koristiti SIMD instrukcije u procesorima. U vektorizacija we iskoristiti ovo u našu korist, tako što ćemo preoblikovati naše podatke tako da možemo izvesti SIMD radi na njemu i ubrzava program.

Slično se može zapitati šta znači vektorizacija?

Vektorizacija je proces pretvaranja algoritma iz rada na jednoj vrijednosti u isto vrijeme u rad na skupu vrijednosti (vektor) u jednom trenutku. Moderni CPU-i pružaju direktnu podršku za vektorske operacije gdje se jedna instrukcija primjenjuje na više podataka (SIMD).

Neko se takođe može zapitati, šta je vektorizacija u mašinskom učenju? Mašinsko učenje Objašnjeno: Vektorizacija i matrične operacije. With vektorizacija ove operacije se mogu posmatrati kao matrične operacije koje su često efikasnije od standardnih petlji. Vektorizovano verzije algoritma su za nekoliko redova veličine brže i lakše ih je razumjeti iz matematičke perspektive.

Ljudi se također pitaju zašto je vektorizacija brža?

Vektorizacija operacije (odmotavanjem petlji ili, na jeziku visokog nivoa, upotrebom a vektorizacija biblioteka) olakšava CPU-u da shvati šta se može raditi paralelno ili sklopljeno, umjesto da se izvodi korak po korak. Vektorizovano kod radi više posla po iteraciji petlje i to je ono što ga čini brže.

Šta je vektorizacija u Pythonu?

Vektorizacija koristi se za ubrzavanje Python kod bez upotrebe petlje. Upotreba takve funkcije može pomoći u efikasnom smanjenju vremena izvršavanja koda.

Preporučuje se: