Hvorfor gjør vi vektorisering?
Hvorfor gjør vi vektorisering?

Video: Hvorfor gjør vi vektorisering?

Video: Hvorfor gjør vi vektorisering?
Video: Vectoring Words (Word Embeddings) - Computerphile 2024, November
Anonim

Vektorisering , med enkle ord, betyr å optimalisere algoritmen slik at den kan bruke SIMD-instruksjoner i prosessorene. I vektorisering vi bruke dette til vår fordel, ved å omforme dataene våre slik at vi kan prestere SIMD-operasjoner på den og øke hastigheten på programmet.

På samme måte kan man spørre seg, hva betyr vektorisering?

Vektorisering er prosessen med å konvertere en algoritme fra å operere på en enkelt verdi om gangen til å operere på et sett med verdier (vektor) på en gang. Moderne CPUer gir direkte støtte for vektoroperasjoner der en enkelt instruksjon brukes på flere data (SIMD).

Man kan også spørre, hva er vektorisering i maskinlæring? Maskinlæring Forklart: Vektorisering og matriseoperasjoner. Med vektorisering disse operasjonene kan sees på som matriseoperasjoner som ofte er mer effektive enn standard looper. Vektorisert versjoner av algoritmer er flere størrelsesordener raskere og er lettere å forstå fra et matematisk perspektiv.

Folk spør også, hvorfor er vektorisering raskere?

Vektorisering operasjoner (ved å rulle ut looper eller, på et høyt nivå, ved å bruke en vektorisering bibliotek) gjør det lettere for prosessoren å finne ut hva som kan gjøres parallelt eller sammenstilt, i stedet for å utføres trinn for trinn. Vektorisert kode gjør mer arbeid per loop iterasjon, og det er det som gjør det raskere.

Hva er vektorisering i Python?

Vektorisering brukes til å øke hastigheten Python kode uten å bruke loop. Å bruke en slik funksjon kan bidra til å minimere kjøretiden for kode effektivt.

Anbefalt: