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numpy的基本运算是否已向量化,即它们是否使用SIMD运算? – python程序员分享

本文介绍了numpy的基本运算是否已向量化,即它们是否使用SIMD运算? – python程序员分享,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

我正在做一些性能分析,我想知道,当数据类型已知时,numpy是否将其标准数组操作向量化(双精度)。

a, b = (some numpy arrays) c = a + b #Is this vectorized? 

编辑:
此操作是否已向量化,即计算是否包含SIMD运算?

参考方案

对,他们是。

/*  * This file is for the definitions of simd vectorized operations.  *  * Currently contains sse2 functions that are built on amd64, x32 or  * non-generic builds (CFLAGS=-march=...)  * In future it may contain other instruction sets like AVX or NEON     detected  * at runtime in which case it needs to be included indirectly via a file  * compiled with special options (or use gcc target attributes) so the binary  * stays portable.  */ 

链接:Numpy simd.inc.src on github.

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