Pse bëjmë vektorizim?
Pse bëjmë vektorizim?

Video: Pse bëjmë vektorizim?

Video: Pse bëjmë vektorizim?
Video: Xhoni - Pse (ft. Naldi x Aleks) 2024, Nëntor
Anonim

Vektorizimi , me fjalë të thjeshta, nënkupton optimizimin e algoritmit në mënyrë që ai mund përdorni udhëzimet SIMD në procesorë. Në vektorizimi ne ta përdorim këtë në avantazhin tonë, duke rimodeluar të dhënat tona në mënyrë që ne mund të performojmë Operacionet SIMD mbi të dhe përshpejtojnë programin.

Në mënyrë të ngjashme dikush mund të pyesë, çfarë do të thotë vektorizim?

Vektorizimi është procesi i konvertimit të një algoritmi nga funksionimi në një vlerë të vetme në të njëjtën kohë në funksionimin e një grupi vlerash (vektori) në të njëjtën kohë. CPU-të moderne ofrojnë mbështetje të drejtpërdrejtë për operacionet vektoriale ku një instruksion i vetëm aplikohet në të dhëna të shumta (SIMD).

Dikush mund të pyesë gjithashtu, çfarë është vektorizimi në mësimin e makinerive? Mësimi i Makinerisë Shpjegoi: Vektorizimi dhe operacionet e matricës. Me vektorizimi këto operacione mund të shihen si operacione matrice të cilat shpesh janë më efikase se unazat standarde. Vektorizuar versionet e algoritmit janë disa renditje të madhësive më të shpejta dhe janë më të lehta për t'u kuptuar nga një këndvështrim matematikor.

Njerëzit pyesin gjithashtu, pse vektorizimi është më i shpejtë?

Vektorizimi operacionet (duke zbërthyer sythe ose, në një gjuhë të nivelit të lartë, duke përdorur a vektorizimi librari) e bën më të lehtë për CPU-në të kuptojë se çfarë mund të bëhet paralelisht ose me rreshtim montimi, në vend që të kryhet hap pas hapi. Vektorizuar kodi bën më shumë punë për përsëritjen e ciklit dhe kjo është ajo që e bën atë më shpejt.

Çfarë është vektorizimi në Python?

Vektorizimi përdoret për të përshpejtuar Python kodi pa përdorur lak. Përdorimi i një funksioni të tillë mund të ndihmojë në minimizimin e kohës së funksionimit të kodit në mënyrë efikase.

Recommended: