การประกอบแบบขนานกับ Numpy Scipy: การเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับปัญหาขนาดใหญ่

เทคนิค การ คํานวณ แบบ เดียว กัน นี้ สามารถ ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ ใน การ คํานวณ การ คํานวณ โดย ใช้ ข้อมูล มาก มาย ได้ อย่าง มาก.

การทําความเข้าใจแบบซ้อนภาพ

การคํานวณทางคู่ขนานนั้นเกี่ยวกับ การแบ่งปัญหาขนาดใหญ่ออกเป็นงานขนาดเล็ก ซึ่งสามารถประมวลผลได้พร้อมกันผ่านแกน CPU หรือเครื่องจักรหลาย ๆ ตัว

ใช้ NumPy และ SciPy สําหรับโพรเซสแบบขนาน

NumPy และ SciPy ถูกปรับแต่งให้เหมาะกับการคํานวณแบบเร็ว แต่ออกแบบมาสําหรับการประมวลผลต่อเนื่อง

เทคนิค การ ผลิต

• [FLT: 0]. ไมโครโปรเซส: Ultitize CPU หลายหลัก โดยวางกระบวนการแยกแยกสําหรับงานต่างๆ
• [FLT: 0] Johnlib: จัดทําวงจรคู่ขนานที่เข้ากันได้อย่างง่ายกับปฏิบัติการ NumPy
• [FLT: 0] Namba: ใช้การคอมโพสิท JIT เพื่อเร่งการทํางานตัวเลขและสนับสนุนการประมวลผลแบบขนาน
• [FLT: 0] การควบรวมกิจการ : โครงข่ายงานเช่น Dsk เพื่อกระจายการคํานวณผ่านเครื่องหลายเครื่อง (FLT: 1)

การทําให้เทคนิคเหล่านี้สมบูรณ์ สามารถส่งผลให้เวลาคํานวณลดลงได้อย่างมาก สําหรับปัญหาขนาดใหญ่ ทําให้การวิเคราะห์ข้อมูลและแบบจําลองทางวิทยาศาสตร์