原文:[转]Numpy使用MKL库提升计算性能

from:http: unifius.wordpress.com.cn archives 系统:Gentoo Linux bit, Kernel . . 配置:Intel R Core TM i QM在Gentoo中安装Numpy Scipy非常简单,直接emerge就可以解决。但是默认链接的blas lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少。原因在于MATLAB使用的是高度 ...

2016-12-26 00:37 0 9765 推荐指数:

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WebAssembly让你的Javascript计算性能提升70%

  现在的JavaScript代码要进行性能优化,通常使用一些常规手段,如:延迟执行、预处理、setTimeout等异步方式避免处理主线程,高大上一点的会使用WebWorker。即使对于WebWorker也仅仅是解决了阻塞主线程的问题,但是对于JavaScript计算性能慢的问题并没有解决 ...

Tue Dec 19 17:12:00 CST 2017 7 9746
GPU计算性能

GPU计算性能 单核CPU无论在PC端,还是服务器上,基本上已经退出历史舞台,目前主流的计算平台是使用多核(multiple cores)的CPU,以及众核(many cores)的GPU。另外处理器与内存访问速度差距也不断增大,为克服访存瓶颈,主要采用两种方法。其中多核CPU与单核CPU,都是 ...

Fri Aug 13 13:01:00 CST 2021 0 154
Linux 桌面玩家指南:16. 使用 CUDA 发挥显卡的计算性能

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束。如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱。如果大家的评论中用到了$,但是又不是 ...

Tue Jan 15 02:17:00 CST 2019 1 1036
(Matlab)GPU计算简介,及其与CPU计算性能的比较

1、GPU与CPU结构上的对比 2、GPU能加速我的应用程序吗? 3、GPU与CPU在计算效率上的对比 4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5、GPU计算的硬件、软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 ...

Fri Apr 06 06:51:00 CST 2018 0 8291
计算性能测试(压测)并发数测试

系统的平均并发用户数和并发数峰值如何估算 一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数 ...

Wed May 26 20:38:00 CST 2021 0 1293
科学计算(BLAS,LAPACK,MKL,EIGEN)

函数接口标准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的 向量乘法、矩阵乘法的函数(该没有对运算 ...

Wed Nov 13 02:18:00 CST 2019 0 789
安装numpy+mkl

引子:   运行from sklearn.dataset import load_iris 时提示:     然后在pip freeze命令查看到只安装了numpy而没有mkl   Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel ...

Thu Jul 28 06:59:00 CST 2016 9 45808
[]numpy性能优化

自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一个特殊的数据类型 ...

Mon Dec 26 08:21:00 CST 2016 0 3766
 
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