用於Java的N維數組中的並行計算

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庫ND4J（用於Java的N維數組）是否支持像Python中的numpy一樣的並行計算？用於Java的N維數組中的並行計算

那麼這與** [tag：Python] **和** [tag：Numpy] **有什麼關係？ –

乘以一些n維陣列，例如 –

不確定你的意思是「並行計算」，主要是我們在c/C++中實現，但也支持cuda以及mkl和電源芯片。

由於你的問題有多廣泛，我只能假設你並不是真的在尋找這個問題的「深層」答案，但我可以告訴你，我們有你期望的流行語，比如openmp，blas/lapack，sparse，..

所以編輯我的答案有點：「矢量化」的Numpy操作只是爲了循環在C中。 Python固有地具有較慢的循環，並且在很大程度上是一種慢速語言

另一個編輯：如果沒有大量的c代碼埋在那裏，我們實際上不可能支持gpus。沒有JNI，我們也無法做到這一點。 Nd4j絕對不是一個純java庫。

我們在運行所有的真正的邏輯：https://github.com/deeplearning4j/libnd4j

所以是：中，從效果，我們有「基於C++的for循環」中就有不錯。 for循環使用cuda和openmp/mkl進行多線程或「並行化」。

2017-09-16 20:13:41

而這不是*答案*。這個問題本身是相當明確的 –

例如，如果我使用python並使用循環對數組執行某些操作，則需要大量時間。但是，如果我使用numpy進行這些操作，則執行速度非常快。所以，問題是：ND4J可以提供這種可能性嗎？ –

我不同意坦率地說這不是一個「答案」。按照這種方式，Numpy操作是並行化的。這些事情通過SIMD和openmp發生。我仍然支持我之前的回答：「parlalelized」是一個可能意味着多線程的過載術語，或者他應該*使用的術語：「矢量化」 –

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