Hvorfor laver vi vektorisering?
Hvorfor laver vi vektorisering?

Video: Hvorfor laver vi vektorisering?

Video: Hvorfor laver vi vektorisering?
Video: Vectoring Words (Word Embeddings) - Computerphile 2024, November
Anonim

Vektorisering , med enkle ord, betyder at optimere algoritmen, så den kan bruge SIMD-instruktioner i processorerne. I vektorisering vi bruge dette til vores fordel, ved at ombygge vores data, så det vi kan præstere SIMD-operationer på det og fremskynde programmet.

På samme måde kan man spørge, hvad betyder vektorisering?

Vektorisering er processen med at konvertere en algoritme fra at arbejde på en enkelt værdi ad gangen til at operere på et sæt værdier (vektor) på én gang. Moderne CPU'er giver direkte støtte til vektoroperationer, hvor en enkelt instruktion anvendes på flere data (SIMD).

Man kan også spørge, hvad er vektorisering i maskinlæring? Maskinelæring Forklaret: Vektorisering og matrixoperationer. Med vektorisering disse operationer kan ses som matrixoperationer, der ofte er mere effektive end standardsløjfer. Vektoriseret versioner af algoritme er flere størrelsesordener hurtigere og er lettere at forstå fra et matematisk perspektiv.

Folk spørger også, hvorfor er vektorisering hurtigere?

Vektorisering operationer (ved at udrulle loops eller, på et højt niveau sprog, ved at bruge en vektorisering bibliotek) gør det nemmere for CPU'en at finde ud af, hvad der kan gøres parallelt eller monteret i stedet for at udføres trin-for-trin. Vektoriseret kode udfører mere arbejde pr. loop iteration, og det er det, der gør det hurtigere.

Hvad er vektorisering i Python?

Vektorisering bruges til at fremskynde Python kode uden at bruge loop. Brug af en sådan funktion kan hjælpe med at minimere kodens køretid effektivt.

Anbefalede: