原文:[轉]Numpy使用MKL庫提升計算性能

from:http: unifius.wordpress.com.cn archives 系統:Gentoo Linux bit, Kernel . . 配置:Intel R Core TM i QM在Gentoo中安裝Numpy Scipy非常簡單,直接emerge就可以解決。但是默認鏈接的blas lapack庫性能非常差,在矩陣計算方面比MATLAB慢了不少。原因在於MATLAB使用的是高度 ...

2016-12-26 00:37 0 9765 推薦指數:

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WebAssembly讓你的Javascript計算性能提升70%

  現在的JavaScript代碼要進行性能優化,通常使用一些常規手段,如:延遲執行、預處理、setTimeout等異步方式避免處理主線程,高大上一點的會使用WebWorker。即使對於WebWorker也僅僅是解決了阻塞主線程的問題,但是對於JavaScript計算性能慢的問題並沒有解決 ...

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

GPU計算性能 單核CPU無論在PC端,還是服務器上,基本上已經退出歷史舞台,目前主流的計算平台是使用多核(multiple cores)的CPU,以及眾核(many cores)的GPU。另外處理器與內存訪問速度差距也不斷增大,為克服訪存瓶頸,主要采用兩種方法。其中多核CPU與單核CPU,都是 ...

Fri Aug 13 13:01:00 CST 2021 0 154
Linux 桌面玩家指南:16. 使用 CUDA 發揮顯卡的計算性能

特別說明:要在我的隨筆后寫評論的小伙伴們請注意了,我的博客開啟了 MathJax 數學公式支持,MathJax 使用$標記數學公式的開始和結束。如果某條評論中出現了兩個$,MathJax 會將兩個$之間的內容按照數學公式進行排版,從而導致評論區格式混亂。如果大家的評論中用到了$,但是又不是 ...

Tue Jan 15 02:17:00 CST 2019 1 1036
(Matlab)GPU計算簡介,及其與CPU計算性能的比較

1、GPU與CPU結構上的對比 2、GPU能加速我的應用程序嗎? 3、GPU與CPU在計算效率上的對比 4、利用Matlab進行GPU計算的一般流程 5、GPU計算的硬件、軟件配置 5.1 硬件及驅動 5.2 軟件 6、示例Matlab代碼——GPU計算與CPU計算效率的對比 ...

Fri Apr 06 06:51:00 CST 2018 0 8291
計算性能測試(壓測)並發數測試

系統的平均並發用戶數和並發數峰值如何估算 一、經典公式1: 一般來說,利用以下經驗公式進行估算系統的平均並發用戶數和峰值數據 1)平均並發用戶數為 C = nL/T 2)並發用戶數 ...

Wed May 26 20:38:00 CST 2021 0 1293
科學計算(BLAS,LAPACK,MKL,EIGEN)

函數接口標准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran實現基本的 向量乘法、矩陣乘法的函數(該沒有對運算 ...

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

引子:   運行from sklearn.dataset import load_iris 時提示:     然后在pip freeze命令查看到只安裝了numpy而沒有mkl   Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel ...

Thu Jul 28 06:59:00 CST 2016 9 45808
[]numpy性能優化

自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一個特殊的數據類型 ...

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