numba

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    我是Numba的新手,並且正在努力加速一些已經證明對於numpy來說過於笨拙的計算。我在下面給出的例子比較了一個包含我的計算子集的函數,該函數使用向量化/ numpy和函數的numba版本,後者也通過評論@autojit裝飾器測試爲純python。 我發現numba和numpy版本相對於純python提供了類似的加速,這兩者都是大約10倍速度改進的因素。 numpy版本實際上比我的numba函數稍

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    我正在研究需要快速協程的東西,我相信numba可以加速我的代碼。 下面是一個愚蠢的例子:一個函數,它的輸入平方,並增加了它被調用的次數。 def make_square_plus_count(): i = 0 def square_plus_count(x): nonlocal i i += 1 return x**2 + i re

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    我一直在使用Numba包測試一些基本的CUDA函數。我的主要目標是在GPU上實現一個Richardson-Lucy算法。它可以加速這樣做可以歸納爲以下僞功能 def dummy(arr1, arr2): return (arr1 * arr2).sum()/((arr2**2).sum() + eps) 這個功能相當快速運行的CPU上,但我希望把一切都在GPU上的算法的主要步驟之一避

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    是否可以在@jit(nopython = True)函數中創建NPDatetime對象?從我所知道的,初始化這些對象需要使用字符串對象,這似乎阻止了nopython函數的編譯。

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    我創建了一個新的暢達環境 [email protected]:~/project$ conda create -n test-env -c numba python=3.5.2 llvmdev=3.8 Fetching package metadata ........... Solving package specifications: . Package plan for instal

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    我嘗試用numba來使用cuda python。 代碼是計算1D數組的總和如下,但我不知道如何得到一個值的結果,而不是三個值。 python3.5與numba + CUDA8.0 import os,sys,time import pandas as pd import numpy as np from numba import cuda, float32 os.environ['NUM

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    我有一個可以通過Numba解決的問題:爲查詢服務器創建Numpy ufuncs,以便(a)將簡單操作合併爲一次數據傳輸,減少我的#1熱點(內存帶寬)和(b)將第三方C函數作爲ufuncs即時打包,爲查詢系統的用戶提供更多功能。 我有一個累加器節點,它分割查詢並收集實際運行Numpy(網絡中不同的計算機)的結果和計算節點。如果Numba編譯發生在計算節點上,它將會重複工作,因爲它們針對同一查詢在不同

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    我試圖比較使用基本示例的numba和純python,並且得到了奇怪的結果。 這是numba例如: from numba import jit from numpy import arange from time import time # jit decorator tells Numba to compile this function. # The argument types wil

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    從numba網站: from numba import jit @jit def f(x, y): # A somewhat trivial example return x + y 有沒有辦法有numba使用Python類型提示(如果有的話)?

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    所以我沒有按照numba開發一段時間,我發現了很多令人興奮的事情,如@jitclass和列表支持。 所以我想嘗試一下,但如果我嘗試在一個nopython塊我jitclass結構的名單,我得到的錯誤: reflected list(instance.jitclass.Interval#42f9788<lo:float64,hi:float64>): unsupported nested memory