Vidéo: Pourquoi fait-on de la vectorisation ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Vectorisation , en termes simples, signifie optimiser l'algorithme pour qu'il pouvez utiliser les instructions SIMD dans les processeurs. Dans vectorisation nous utiliser cela à notre avantage, en remodelant nos données afin que nous pouvons effectuer opérations SIMD dessus et accélérer le programme.
De même, on peut se demander, qu'est-ce que la vectorisation signifie ?
Vectorisation est le processus de conversion d'un algorithme d'opérer sur une seule valeur à la fois à opérer sur un ensemble de valeurs (vecteur) à la fois. Les processeurs modernes fournissent une prise en charge directe des opérations vectorielles où une seule instruction est appliquée à plusieurs données (SIMD).
On peut aussi se demander, qu'est-ce que la vectorisation en machine learning ? Apprentissage automatique Expliqué: Vectorisation et les opérations matricielles. Avec vectorisation ces opérations peuvent être vues comme des opérations matricielles souvent plus efficaces que les boucles standard. Vectorisé les versions de l'algorithme sont plus rapides de plusieurs ordres de grandeur et sont plus faciles à comprendre d'un point de vue mathématique.
Les gens demandent aussi pourquoi la vectorisation est-elle plus rapide ?
Vectoriser opérations (en déroulant des boucles ou, dans un langage de haut niveau, en utilisant un vectorisation bibliothèque) permet au processeur de comprendre plus facilement ce qui peut être fait en parallèle ou en ligne d'assemblage, plutôt que de le faire étape par étape. Vectorisé le code fait plus de travail par itération de boucle et c'est ce qui le rend plus rapide.
Qu'est-ce que la vectorisation en Python ?
Vectorisation est utilisé pour accélérer la Python code sans utiliser de boucle. L'utilisation d'une telle fonction peut aider à minimiser efficacement le temps d'exécution du code.
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