用免費的英特爾Python發(fā)行版設(shè)置高性能Python,使用英特爾數(shù)學(xué)內(nèi)核庫(Intel MKL)體驗NumPy和SiciPy的顯著加速。NUMPY和SciPy是Python科學(xué)計算的核心。Oleksandr將重點關(guān)注這些英特爾優(yōu)化軟件包中的關(guān)鍵領(lǐng)域和功能,用于快速傅立葉變換(FFT)、算術(shù)與超越(umath)函數(shù)和內(nèi)存優(yōu)化,從而實現(xiàn)開箱即用的性能加速。了解Intel MKL——用于數(shù)值計算的強(qiáng)大性能庫,以及它如何加速NumPy和SiciPy,以及如何直接從Intel分發(fā)版使用Python。
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