Python高速化 Numba入門 その3 - tkm2261's blog
今回もNumbaのドキュメントを読んで行きます。 Numba — numba 0.15.1 documentation と思ったんですが、読み進めて行くと以外に紹介する内容が少ないことに気づきました。 シンプルなのは良いことなので、今回はUFuncを紹介して、 次回にGPUについて紹介して入門編は一旦終わりたいと思います。 その後に、Numbaを勉強する動機となったものを中心に応用編を話す予定です。 UFunc UFuncs — numba 0.15.1 documentation UFunc（ユニバーサル関数）とは、要するにnumpy.ndarrayに対して要素ごとに演算してくれる関数です。 例えばnumpy.logに配列を食わせると、こんな感じです。 >>> import numpy >>> hoge = numpy.arange(1, 5) >>> hoge array([1, 2,
GPU-Accelerated Computing with Python
GPU-Accelerated Computing with Python NVIDIA’s CUDA Python provides a driver and runtime API for existing toolkits and libraries to simplify GPU-based accelerated processing. Python is one of the most popular programming languages for science, engineering, data analytics, and deep learning applications. However, as an interpreted language, it’s been considered too slow for high-performance computi
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令和五年六月 コンデジの写真など 梅雨がどこかに行ってくれたようで嬉しい。水不足にはなってほしくはないけれど、たまにはカラッとした年があっても良いよな。今月は忙しくてあっという間に終わってしまった。いつもより今月は何をしていたっけ、なんて感覚が強い状態。スマホの中の写真やラインのや…
Python高速化 Numba入門 その4 - tkm2261's blog
今回はNumbaのGPUコンピューティングについて読んでいきます。 最終回の予定でしたが、エントリが超長くなりそうなので今回はGPUの使用方法、次回に計算速度の検証をして終わりたいと思います。 Writing CUDA-Python — numba 0.15.1 documentation exprimental扱いなので、商用で使われる方はNumbaProの方をオススメします。 NumbaのGPUコンピューティングはこれまでのデコレータだけれ使えるNumbaの状況とは異なり、かなりCUDAに関する知識を要求されます。 もし、少ない労力でPythonコードを高速化したい方は、『その３』までの内容で十分と思われます。 CUDAについて とりあえず、Wikipediaから引用 CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが提供する
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Chainer: A flexible framework for neural networks
