¿Por qué hacemos la vectorización?
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Video: ¿Por qué hacemos la vectorización?

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Anonim

Vectorización , en palabras simples, significa optimizar el algoritmo para que pueden utilizar las instrucciones SIMD en los procesadores. En vectorización nosotros utilizar esto para nuestro beneficio, remodelando nuestros datos para que podemos realizar Operaciones SIMD en él y acelerar el programa.

De manera similar, uno puede preguntarse, ¿qué significa vectorización?

Vectorización es el proceso de convertir un algoritmo de operar en un solo valor a la vez a operar en un conjunto de valores (vector) a la vez. Las CPU modernas brindan soporte directo para operaciones vectoriales donde se aplica una sola instrucción a múltiples datos (SIMD).

También cabe preguntarse, ¿qué es la vectorización en el aprendizaje automático? Aprendizaje automático Explicado: Vectorización y operaciones matriciales. Con vectorización estas operaciones pueden verse como operaciones matriciales que a menudo son más eficientes que los bucles estándar. Vectorizado Las versiones del algoritmo son varios órdenes de magnitud más rápidas y más fáciles de entender desde una perspectiva matemática.

La gente también pregunta, ¿por qué la vectorización es más rápida?

Vectorización operaciones (desenrollando bucles o, en un lenguaje de alto nivel, utilizando un vectorización library) hace que sea más fácil para la CPU descubrir qué se puede hacer en paralelo o en línea de ensamblaje, en lugar de hacerlo paso a paso. Vectorizado el código hace más trabajo por iteración de bucle y eso es lo que lo hace más rápido.

¿Qué es la vectorización en Python?

Vectorización se utiliza para acelerar el Pitón código sin usar loop. El uso de dicha función puede ayudar a minimizar el tiempo de ejecución del código de manera eficiente.

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