Waarom doen we aan vectorisatie?
Waarom doen we aan vectorisatie?

Video: Waarom doen we aan vectorisatie?

Video: Waarom doen we aan vectorisatie?
Video: More Vectorization Examples (C1W2L12) 2024, November
Anonim

vectorisatie , in eenvoudige bewoordingen, betekent het optimaliseren van het algoritme zodat het kan gebruik SIMD-instructies in de processors. In vectorisatie wij gebruik dit in ons voordeel, door onze gegevens te hermodelleren zodat: we kunnen optreden SIMD-bewerkingen erop en versnellen het programma.

Evenzo kan men zich afvragen, wat betekent vectorisering?

vectorisatie is het proces van het omzetten van een algoritme van het werken op een enkele waarde tegelijk naar het werken op een reeks waarden (vector) tegelijk. Moderne CPU's bieden directe ondersteuning voor vectorbewerkingen waarbij een enkele instructie wordt toegepast op meerdere gegevens (SIMD).

Je kunt je ook afvragen: wat is vectorisatie in machine learning? Machinaal leren uitgelegd: vectorisatie en matrixbewerkingen. Met vectorisatie deze bewerkingen kunnen worden gezien als matrixbewerkingen die vaak efficiënter zijn dan standaard lussen. gevectoriseerd versies van algoritmen zijn verschillende ordes van grootte sneller en zijn vanuit wiskundig perspectief gemakkelijker te begrijpen.

Mensen vragen zich ook af: waarom gaat vectorisatie sneller?

vectoriseren bewerkingen (door lussen uit te rollen of, in een taal op hoog niveau, door a vectorisatie bibliotheek) maakt het voor de CPU gemakkelijker om erachter te komen wat er parallel of aan een assemblagelijn kan worden gedaan, in plaats van stap voor stap uit te voeren. gevectoriseerd code doet meer werk per lus-iteratie en dat maakt het sneller.

Wat is vectorisatie in Python?

vectorisatie wordt gebruikt om de te versnellen Python code zonder lus te gebruiken. Het gebruik van een dergelijke functie kan helpen bij het efficiënt minimaliseren van de looptijd van code.

Aanbevolen: