Hoekom doen ons vektorisering?
Hoekom doen ons vektorisering?

Video: Hoekom doen ons vektorisering?

Video: Hoekom doen ons vektorisering?
Video: Waarom De Oorlog Tegen Drugs Een Grote Mislukking Is 2024, November
Anonim

Vektorisering , in eenvoudige woorde, beteken die optimalisering van die algoritme sodat dit kan gebruik SIMD-instruksies in die verwerkers. In vektorisering ons gebruik dit tot ons voordeel, deur ons data te hermodelleer sodat ons kan presteer SIMD-operasies daarop en bespoedig die program.

Net so kan 'n mens vra, wat beteken vektorisering?

Vektorisering is die proses om 'n algoritme om te skakel van 'n enkele waarde op 'n slag na 'n stel waardes (vektor) op een slag. Moderne SVE's bied direkte ondersteuning vir vektorbewerkings waar 'n enkele instruksie op veelvuldige data (SIMD) toegepas word.

Mens kan ook vra, wat is vektorisering in masjienleer? Masjienleer Verduidelik: Vektorisering en matriksbewerkings. Met vektorisering hierdie bewerkings kan gesien word as matriksbewerkings wat dikwels meer doeltreffend as standaardlusse is. Gevektoriseer weergawes van algoritme is verskeie ordes van groottes vinniger en is makliker om te verstaan vanuit 'n wiskundige perspektief.

Mense vra ook, hoekom is vektorisering vinniger?

Vektorisering bewerkings (deur lusse te ontrol of, in 'n hoëvlaktaal, deur 'n vektorisering biblioteek) maak dit makliker vir die SVE om uit te vind wat parallel of saamgestel kan word, eerder as om stap-vir-stap uit te voer. Gevektoriseer kode doen meer werk per lus-iterasie en dit is wat dit maak vinniger.

Wat is vektorisering in Python?

Vektorisering word gebruik om die te bespoedig Python kode sonder om lus te gebruik. Die gebruik van so 'n funksie kan help om die looptyd van kode doeltreffend te verminder.

Aanbeveel: