numbaでざっくりPython高速化 - Qiita
numbaというライブラリを使うと、Pythonのコードを比較的簡単に高速化できます。 うまくいけば、from numba import jitを書いて、高速化したい関数の前の行に@jitを書くだけで高速化できます。 仕組みとしては、numbaはPythonの仮想マシンコードを取得し、LLVM IRにコンパイルし、LLVMを使ってネイティブコードにするようです。 初回実行時は、コンパイル処理が走るので、若干遅くなりますが、重い処理だと、コンパイル時間を考えてもnumbaの方が速いこともあります。 利点と欠点 先に述べておきます。 利点 場合によっては、コード自体は改造せずに手軽に高速化できる コードの改造があったとしても、軽微な改造で済むことも多い 別ファイルに分けてビルドする、みたいな手間なことが必要なく、手軽に.pyファイルの中で使える 欠点 すべてのPython機能がサポートされてい
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
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
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GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
How to use Numba (Python JIT Compiler) with Houdini | Forums | SideFX
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