AMD製CPUのRyzenでNumpyが遅い問題を解決する方法
消費者庁が問題としている「誇大な宣伝や表現」とならないよう配慮し、コンテンツを制作しておりますのでご安心ください。万が一、不適切な表現など見つけられましたら、お問合せフォームからご連絡頂けると幸いです。 最近はAMD製のCPUであるRyzenを搭載したパソコンが増えてきました。性能が高いにもかかわらず価格が安いこともあり、とても魅力的です。 今回、実際にPythonのライブラリであるNumpyを使って行列の計算を行ってみたのですが、Intel製のCPUほどのパフォーマンスが出ないことが続いたので、どうやれば高速化できるのかを探ってみました。実際に、Numpyでの計算が速くなったので、その方法をご紹介したいと思います。 RyzenでNumpyを実行するととても遅い AMD社のRyzenは最近ではとても性能が上がっていて、Intel製のCPUよりも高性能だと感じる場面が増えています。 実際、R
MKL版のnumpyを使ってみたら爆速だった（Core i9 9900K, Core i9 10980XE, Ryzen 9 3900X） - Qiita
AMD Ryzenでそのままnumpyを動かすと遅くなるので、mklを利用できるnumpyをインストール必要があることを知りました。 どの程度変わるのか手元の環境で確認したら、Intel版でも爆速になったので、インストール手順と合わせてパフォーマンス比較結果をまとめたいと思います。 環境 Xeon E5-1650 v4 CPU : Xeon E5-1650 v4 6C/12T @3.6GHz RAM : DDR4-2133 8GB x 8 (Total 64GB) OS : Ubuntu 20.04 (Docker) Core i9 9900K CPU : Core i9 9900K 8C/16T @3.6GHz RAM : DDR4-2133 16GB x 4 (Total 64GB) OS : Ubuntu 20.04 (Docker) Core i9 10980XE CPU : Co
NumPy221本ノックの本書いた - Qiita
1～2ヶ月ぐらいかけてNumPyの基礎～実装力をつけるための本を書きました。問題演習形式で221問収録してあります。 着想 以前この本を書いたのですが、ディープラーニングに行く前のNumPyでつまずいている方が結構多かったのです。例えば「np.meanのaxisってどうするの？」や「shapeが何だかわからない」というケース。そこをどうにかケアしようというのが今回の目的です。 NumPyの問題演習は昔からありまして、100 numpy exercisesが有名です。昔初心者の頃自分もやったことがあります。最初の方は良いのですが、あとの方が「これイマイチ何に使うんだろう」という疑問があったのです。今振り返ってみても「NumPyの問題としてはよくても、そこまで実践的ではないな」と多少不満点はありました。「それならもう自分で作ってしまおう」ということで本を書きました。 大事にしたところ 本書を書
画像処理100本ノックを作ったった - Qiita
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
PRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 - Qiita
自分の勉強（機械学習のアルゴリズムやPythonの勉強）のためにPRMLに掲載されている手法をPythonで実装していきます。 原則としては、アルゴリズムの部分ではPythonの標準ライブラリに加えてNumpyだけ使用可能としていきます。scikit-learnやtensorflowなどの機械学習パッケージは使いません。matplotlibなどの結果を図示するパッケージはアルゴリズムの実装と関係がない限りは使っていきます。また、必要になったらscipyなどの他のパッケージもたまに使っていきます（すでにディガンマ関数などに使用）。ただし、最適化ツール（例えばscipy.optimizeやtensorflowの自動微分機能）などの実装を著しく簡単にするものは使いません。 基本的には、章ごとに一つの手法を実装していきます。~~一通り終われば二周目に入るかもしれません。~~自分の勉強のためのものな
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
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Ecosystem compatibility with numpy 2.0 · Issue #26191 · numpy/numpy
GitHub - nyk510/gradient-boosted-decision-tree: GBDT (Gradient Boosted Decision Tree: 勾配ブースティング) のpythonによる実装
GitHub - ctgk/PRML: PRML algorithms implemented in Python
google/jax: GPU- and TPU-backed NumPy with differentiation and JIT compilation.