用免費(fèi)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(kù)(Intel MKL)體驗(yàn)NumPy和SiciPy的顯著加速。NUMPY和SciPy是Python科學(xué)計(jì)算的核心。Oleksandr將重點(diǎn)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(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用的性能加速。了解Intel MKL——用于數(shù)值計(jì)算的強(qiáng)大性能庫(kù),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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發(fā)布于 :2023年10月27日 16:46:07
` 中關(guān)村在線 據(jù)外媒Phone Arena報(bào)道,英特爾多款平板電腦CPU將于明年推出,達(dá)到擴(kuò)大產(chǎn)品的覆蓋范圍,同時(shí)也能擴(kuò)大產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)量。相信在不久的明天,不管是在入門級(jí)還是旗艦級(jí)的平板電腦
發(fā)表于 12-19 16:48
你好。當(dāng)我在英特爾RST中啟用英特爾Optane,然后重新啟動(dòng)我的計(jì)算機(jī)時(shí),Defraggler將加速驅(qū)動(dòng)器看作只是一個(gè)硬盤驅(qū)動(dòng)器,在任務(wù)管理器中,它將其視為“1.8TB硬盤+英特爾O
發(fā)表于 10-31 10:12
嗨伙計(jì),我的英特爾愛(ài)迪生停止通過(guò)終端和ssh通過(guò)wifi訪問(wèn),所以我決定閃存它。$ ./flashall.sh使用U-Boot目標(biāo):edison-blankcdc現(xiàn)在等待dfu設(shè)備8087:0a99
發(fā)表于 11-02 10:57
。2.告訴我一個(gè)下載手冊(cè)的鏈接,其中包含有關(guān)為英特爾凌動(dòng)?處理器C3000編譯COREBOOT的說(shuō)明。該手冊(cè)應(yīng)包含有關(guān)必要的Linux操作系統(tǒng)的信息,用于編譯和測(cè)試coreboot(軟件包及其版本)的構(gòu)建
發(fā)表于 11-07 11:10
采用MMX技術(shù)的英特爾奔騰和奔騰
發(fā)表于 02-26 08:05
近日,加入英特爾已有3個(gè)月的明星芯片架構(gòu)師Jim Keller接受了外媒VentureBeat的采訪,在采訪中談及了自己加入英特爾的始末和讓其為之興奮的新角色——英特爾公司技術(shù)、系統(tǒng)架
發(fā)表于 07-25 07:31
適用于英特爾性能設(shè)備平臺(tái)的RMC
發(fā)表于 08-20 07:53
`OneAPI從2018年底宣布,到2019年底進(jìn)入測(cè)試階段,現(xiàn)在終于發(fā)布1.0正式版了。OneAPI 是英特爾重點(diǎn)推出的異構(gòu)編程器,期望統(tǒng)一CPU,GPU和FPGA及其他加速系列硬件的編程
發(fā)表于 10-26 13:51
英特爾媒體加速器參考軟件是用于數(shù)字標(biāo)志、交互式白板(IWBs)和亭位使用模型的參考媒體播放器應(yīng)用軟件,它利用固定功能硬件加速來(lái)提高媒體流速、改進(jìn)工作量平衡和資源利用,以及定制的圖形處理
發(fā)表于 08-04 06:34
與SciPy(Scientific Python)和Matplotlib(繪圖庫(kù))一起使用,這種組合廣泛用于替代Matlab,是一個(gè)流行的技術(shù)平臺(tái)。
發(fā)表于 11-15 12:31
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Python的科學(xué)計(jì)算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一個(gè)第三方的Python包,
發(fā)表于 11-15 18:36
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新的加速解決方案分為兩種形式:采用英特爾? Movidius?視覺(jué)技術(shù)處理器的列陣和基于高性能英特爾?Arria? 10 FPGA的產(chǎn)品系列。
發(fā)表于 10-15 16:00
?3636次閱讀
Python *是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)先語(yǔ)言之一 - 了解英特爾如何在此視頻中加速它們。
發(fā)表于 11-13 06:35
?1986次閱讀
本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是如何使用Python、Numpy、Scipy和matplotlib執(zhí)行圖像處理任務(wù)。
發(fā)表于 08-28 09:36
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評(píng)論