Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up
Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up by Itamar Turner-Trauring Last updated 06 Jan 2023, originally created 11 Feb 2022 Python is a slow language, so computation is best delegated to code written in something faster. You can do this with existing libraries like NumPy and SciPy, but what happens when you need to implement a new algorithm, and you don’t want to write
Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Technical Blog
Looking for more? Check out the hands-on DLI training course: Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python [Note, this post was originally published September 19, 2013. It was updated on September 19, 2017.] Python is a high-productivity dynamic programming language that is widely used in science, engineering, and data analytics applications. There are a number of factors influencing the
Python高速化 Numba入門 その5 - tkm2261's blog
今回はGPUの数値実験についての記事です。 計算環境 OS: Windows 7 64bit CPU: Intel Core i7-4771 CPU @ 3.50GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 650 MEM: 32GB 我が家の計算マシンです。 これをWindowsで構成しているのは、もったいない気がしていますが、 LinuxにGPU載せても用途が限られすぎるので妥協です。 環境構築 ここまで、特に環境構築について触れて来ませんでしたがGPUを使うと苦労したので少し書きます。 結論としては、『Anacondaを入れましょう！』が最善手のようです。 Download Anaconda Python Distribution Win機64bitで環境を揃えるのはかなりめんどくさいです。というか頑張ったんですが エラーが直らず断念しました GPU使わないなら、Gohlk
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GitHub - IntelPython/sdc: Numba extension for compiling Pandas data frames, Intel® Scalable Dataframe Compiler
