Vídeo: Por que fazemos vetorização?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Vetorização , em palavras simples, significa otimizar o algoritmo para que posso utilizar instruções SIMD nos processadores. No vetorização nós use isso a nosso favor, remodelando nossos dados para que nós podemos realizar Operações SIMD nele e acelerar o programa.
Da mesma forma, pode-se perguntar: o que significa vetorização?
Vetorização é o processo de conversão de um algoritmo de operar em um único valor por vez para operar em um conjunto de valores (vetor) de uma vez. CPUs modernas fornecem suporte direto para operações de vetor onde uma única instrução é aplicada a múltiplos dados (SIMD).
Também se pode perguntar: o que é vetorização no aprendizado de máquina? Aprendizado de Máquina Explicado: Vetorização e operações de matriz. Com vetorização essas operações podem ser vistas como operações de matriz que geralmente são mais eficientes do que os loops padrão. Vetorizado as versões do algoritmo são várias ordens de magnitudes mais rápidas e são mais fáceis de entender de uma perspectiva matemática.
As pessoas também perguntam: por que a vetorização é mais rápida?
Vetorização operações (desenrolando loops ou, em uma linguagem de alto nível, usando um vetorização biblioteca) torna mais fácil para a CPU descobrir o que pode ser feito em paralelo ou em conjunto, em vez de executado passo a passo. Vetorizado o código faz mais trabalho por iteração de loop e é isso que o torna mais rápido.
O que é vetorização em Python?
Vetorização é usado para acelerar o Pitão código sem usar loop. Usar essa função pode ajudar a minimizar o tempo de execução do código de forma eficiente.
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