Numba：高性能Python编译器
一、简介 Numba是一个开源JIT编译器，它将Python和NumPy代码的子集转换为快速机器代码。 二、主要特点 加速Python功能 Numba使用行业标准的LLVM编译器库在运行时将Python函数转换为优化的机器代码。 Python中的Numba编译数值算法可以接近C ...
原文：Python代写高性能计算库——Numba
摘要：在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库 Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy 会议的视频，偶然发现关于Numba的来历 讲述了那些C 的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很 ...
2018-08-03 16:48 0 1980 推荐指数：
相关推荐
使用numba加速python科学计算
技术背景 python作为一门编程语言，有非常大的生态优势，但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢，因此很多对性能要求比较高的python库，需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块，再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中，介绍了使用 ...
Python 高性能并行计算之 mpi4py
MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已经介绍，这里面介绍一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n 5 python3 x.py 2. 点对点通信 ...
【Python-GPU加速】基于Numba的GPU计算加速（一）基本
Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA 对python函数进行动态编译，大幅提高执行速度的加速工具包。 利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译 JIT：即时编译，提高执行速度 基于特定数据类型 集中于 ...
Python高性能编程
前言 python现在已经被广泛使用了，它效率高，平常做一些简单的实验，处理一些数据都可以使用python。 我写这篇文章的目的，是想和大家分享下提升python性能的小技巧，这些技巧在工作和学习中算是非常实用了。接下来文字和简明扼要，直接告诉大家如何高性能使用python，不会涉及到基础知识 ...
macOS的OpenCL高性能计算
随着深度学习、区块链的发展，人类对计算量的需求越来越高，在传统的计算模式下，压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快，CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面，比如Google的TensorFlow深度学习框架，默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI ...
高性能python
参考来源：Python金融大数据分析第八章 提高性能有如下方法 1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型 2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码 3、numexpr，用于快速数值运算 4、multiprocessing,python内建 ...
python加速包numba并行计算多线程
1、下面直接上代码需要注意的地方numba的官网找到 1）有一些坑自己去numba的官网找找看，下面是我的写的一个加速的程序，希望对你有帮助。 #coding:utf-8 import time from numba import jit, prange, vectorize ...