நம்பி மூலம் வேகமான கணக்கீடுகளுக்கு பைதான் குறியீட்டை மேம்படுத்துதல்

பைதான் கணக்கீடுகளில் செயல்திறனை அதிகரிக்கும்

பைத்தானில் சிக்கலான கணக்கீடுகளை இயக்கும் போது நீங்கள் எப்போதாவது செயல்திறன் இடையூறுகளை எதிர்கொண்டிருக்கிறீர்களா? 🚀 நீங்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான செயல்பாடுகளுடன் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், தேர்வுமுறை ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலாக மாறும். உயர் பரிமாண வரிசைகள் மற்றும் உள்ளமைக்கப்பட்ட சுழல்களைக் கையாளும் போது இது குறிப்பாக உண்மை, இங்கு வழங்கப்பட்ட குறியீட்டைப் போல.

இந்த எடுத்துக்காட்டில், மேட்ரிக்ஸைக் கணக்கிடுவதே குறிக்கோள், எச், திறமையாக. பயன்படுத்தி NumPy, குறியீடு சீரற்ற தரவு, அட்டவணைப்படுத்தப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் பல பரிமாண வரிசை கையாளுதல்களை சார்ந்துள்ளது. செயல்பாட்டில் இருக்கும்போது, ​​பெரிய உள்ளீட்டு அளவுகளுக்கு இந்த செயலாக்கம் மெதுவாக இருக்கும், இது உற்பத்தித்திறன் மற்றும் முடிவுகளைத் தடுக்கலாம்.

ஆரம்பத்தில், பல செயலாக்கத்திற்கு ரே நூலகத்தைப் பயன்படுத்துவது நம்பிக்கைக்குரியதாகத் தோன்றியது. இருப்பினும், ரிமோட் பொருட்களை உருவாக்குவது மேல்நிலைகளை அறிமுகப்படுத்தியது, இது எதிர்பார்த்ததை விட குறைவான செயல்திறன் கொண்டது. இது பைத்தானில் மேம்படுத்தலுக்கான சரியான கருவிகள் மற்றும் உத்திகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் முக்கியத்துவத்தை நிரூபிக்கிறது.

இந்தக் கட்டுரையில், சிறந்த கணக்கீட்டு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி இத்தகைய கணக்கீடுகளின் வேகத்தை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம். வெக்டரைசேஷனை மேம்படுத்துவது முதல் இணையான தன்மை வரை, சிக்கலை உடைத்து, செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளோம். உங்கள் பைதான் குறியீட்டை வேகமாகவும் திறமையாகவும் மாற்ற நடைமுறை தீர்வுகளுக்குள் நுழைவோம்! 💡

சிறந்த செயல்திறனுக்காக பைதான் மேட்ரிக்ஸ் கணக்கீடுகளை மேம்படுத்துதல்

முன்னர் வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்களில், பைத்தானில் கணக்கீட்டு விலையுயர்ந்த வளையத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சவாலை நாங்கள் சமாளித்தோம். முதல் அணுகுமுறை பலப்படுத்துகிறது NumPy இன் வெக்டரைசேஷன், வரிசைகளில் நேரடியாக செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் வெளிப்படையான பைதான் சுழல்களைத் தவிர்க்கும் ஒரு நுட்பம். NumPy செயல்பாடுகள் உகந்த C குறியீட்டில் செயல்படுத்தப்படுவதால், இந்த முறை மேல்நிலையை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. எங்கள் விஷயத்தில், பயன்படுத்தி பரிமாணங்களை மீண்டும் செய்வதன் மூலம் மேம்பட்ட அட்டவணைப்படுத்தல், பல பரிமாண வரிசையின் துண்டுகளின் தயாரிப்புகளை நாங்கள் திறமையாக கணக்கிடுகிறோம் யு. இது உள்ளமைக்கப்பட்ட சுழல்களை நீக்குகிறது, இல்லையெனில் செயல்முறையை கணிசமாக மெதுவாக்கும்.

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் அறிமுகப்படுத்துகிறது இணை செயலாக்கம் பைத்தானின் மல்டிபிராசசிங் லைப்ரரியைப் பயன்படுத்துகிறது. எங்கள் மேட்ரிக்ஸில் உள்ளதைப் போல, கணக்கீட்டு பணிகளை சுயாதீனமான பகுதிகளாகப் பிரிக்கும்போது இது சிறந்தது எச் கணக்கீடு. இங்கே, பல செயலிகளில் வேலையை விநியோகிக்க ஒரு `பூல்` பயன்படுத்தினோம். ஸ்கிரிப்ட் பகுதி முடிவுகளை இணையாகக் கணக்கிடுகிறது, ஒவ்வொன்றும் குறியீடுகளின் துணைக்குழுவைக் கையாளுகிறது, பின்னர் முடிவுகளை இறுதி மேட்ரிக்ஸில் இணைக்கிறது. வெக்டரைசேஷன் மட்டும் போதுமானதாக இல்லாத பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுவதற்கு இந்த அணுகுமுறை பயனுள்ளதாக இருக்கும். கணக்கீட்டு சிக்கல்களில் பணிச்சுமையை எவ்வாறு திறம்பட சமன் செய்வது என்பதை இது நிரூபிக்கிறது. 🚀

போன்ற கட்டளைகளின் பயன்பாடு np.prod மற்றும் np.random.randint இந்த ஸ்கிரிப்ட்களில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. np.prod எங்கள் கணக்கீட்டில் தரவுத் துண்டுகளை இணைப்பதற்கு முக்கியமான, ஒரு குறிப்பிட்ட அச்சில் வரிசை உறுப்புகளின் உற்பத்தியைக் கணக்கிடுகிறது. இதற்கிடையில், np.random.randint குறிப்பிட்ட உறுப்புகளைத் தேர்ந்தெடுக்க தேவையான சீரற்ற குறியீடுகளை உருவாக்குகிறது யு. இந்த கட்டளைகள், திறமையான தரவு கையாளுதல் உத்திகளுடன் இணைந்து, இரண்டு தீர்வுகளும் கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையாகவும் செயல்படுத்த எளிதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இத்தகைய முறைகளை நிஜ வாழ்க்கைக் காட்சிகளில் காணலாம் இயந்திர கற்றல் பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் டென்சர் செயல்பாடுகள் அல்லது மேட்ரிக்ஸ் கணக்கீடுகளைக் கையாளும் போது. 💡

இரண்டு அணுகுமுறைகளும் மாடுலாரிட்டியை மனதில் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை ஒரே மாதிரியான மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளுக்கு மீண்டும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. வெக்டரைஸ் செய்யப்பட்ட தீர்வு சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு வேகமானது மற்றும் மிகவும் பொருத்தமானது, அதே நேரத்தில் மல்டிபிராசசிங் தீர்வு பெரியவற்றுடன் சிறந்து விளங்குகிறது. ஒவ்வொரு முறையும் பைத்தானின் நூலகங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் முக்கியத்துவத்தையும் சிக்கலைத் தீர்க்க அவற்றை எவ்வாறு திறம்படப் பயன்படுத்துவது என்பதையும் நிரூபிக்கிறது. இந்தத் தீர்வுகள் குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்குப் பதிலளிப்பது மட்டுமல்லாமல், நிதி மாடலிங் முதல் விஞ்ஞான உருவகப்படுத்துதல்கள் வரை பரந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்குத் தழுவிக்கொள்ளக்கூடிய ஒரு கட்டமைப்பையும் வழங்குகின்றன.

import numpy as np
# Define parameters
N = 1000
M = 500
L = 4
O = 10
C = np.random.randn(M)
IDX = np.random.randint(L, size=(N, O))
U = np.random.randn(M, N, L, L)
# Initialize result matrix H
H = np.zeros((M, N, N))
# Optimized vectorized calculation
for o in range(O):
    idx1 = IDX[:, o][:, None]
    idx2 = IDX[:, o][None, :]
    H += np.prod(U[:, o, idx1, idx2], axis=-1)
print("Matrix H calculated efficiently!")

import numpy as np
from multiprocessing import Pool
# Function to calculate part of H
def compute_chunk(n1_range):
    local_H = np.zeros((M, len(n1_range), N))
    for i, n1 in enumerate(n1_range):
        idx1 = IDX[n1]
        for n2 in range(N):
            idx2 = IDX[n2]
            local_H[:, i, n2] = np.prod(U[:, range(O), idx1, idx2], axis=1)
    return local_H
# Divide tasks and calculate H in parallel
if __name__ == "__main__":
    N_splits = 10
    ranges = [range(i, i + N // N_splits) for i in range(0, N, N // N_splits)]
    with Pool(N_splits) as pool:
        results = pool.map(compute_chunk, ranges)
    H = np.concatenate(results, axis=1)
    print("Matrix H calculated using multiprocessing!")

import time
import numpy as np
def test_matrix_calculation():
    start_time = time.time()
    # Test vectorized solution
    calculate_H_vectorized()
    print(f"Vectorized calculation time: {time.time() - start_time:.2f}s")
    start_time = time.time()
    # Test multiprocessing solution
    calculate_H_multiprocessing()
    print(f"Multiprocessing calculation time: {time.time() - start_time:.2f}s")
def calculate_H_vectorized():
    # Placeholder for vectorized implementation
    pass
def calculate_H_multiprocessing():
    # Placeholder for multiprocessing implementation
    pass
if __name__ == "__main__":
    test_matrix_calculation()

பைத்தானில் இணை கம்ப்யூட்டிங்கின் திறனை கட்டவிழ்த்து விடுதல்

பைதான் கணக்கீடுகளை விரைவுபடுத்தும் போது, ​​குறிப்பாக பெரிய அளவிலான பிரச்சனைகளுக்கு, ஒரு குறைத்து ஆய்வு செய்யப்படாத அணுகுமுறையானது பெரிதும் உதவுகிறது. விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி. பல்செயலாக்கத்தைப் போலன்றி, விநியோகிக்கப்பட்ட கணினியானது பணிச்சுமையை பல இயந்திரங்களில் பிரிக்க அனுமதிக்கிறது, இது செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்தும். நூலகங்கள் போன்றவை டாஸ்க் அல்லது ரே பணிகளைச் சிறிய பகுதிகளாகப் பிரித்து அவற்றைத் திறமையாக விநியோகிப்பதன் மூலம் அத்தகைய கணக்கீடுகளைச் செயல்படுத்துகிறது. இந்த நூலகங்கள் உயர்நிலை APIகளை வழங்குகின்றன, அவை பைத்தானின் தரவு அறிவியல் சுற்றுச்சூழலுடன் நன்றாக ஒருங்கிணைத்து, செயல்திறன் மேம்படுத்தலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகின்றன.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மற்றொரு அம்சம் நினைவக பயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதாகும். பைத்தானின் இயல்புநிலை நடத்தை என்பது சில செயல்பாடுகளுக்கான தரவின் புதிய நகல்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது, இது அதிக நினைவக நுகர்வுக்கு வழிவகுக்கும். இதை எதிர்கொள்ள, NumPy இன்-இன்-பிளேஸ் செயல்பாடுகள் போன்ற நினைவக-திறனுள்ள தரவு கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவது குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும். எடுத்துக்காட்டாக, நிலையான பணிகளைப் போன்ற செயல்பாடுகளுடன் மாற்றுதல் np.add மற்றும் செயல்படுத்துகிறது out ஏற்கனவே உள்ள வரிசைகளில் நேரடியாக எழுதும் அளவுரு கணக்கீடுகளின் போது நேரத்தையும் இடத்தையும் சேமிக்கும். 🧠

இறுதியாக, கணக்கீடு-கனமான ஸ்கிரிப்ட்களுக்கு உங்கள் சூழலை சரிசெய்வது கணிசமான செயல்திறன் மேம்பாடுகளை அளிக்கும். போன்ற கருவிகள் Numba, இது பைதான் குறியீட்டை இயந்திர-நிலை வழிமுறைகளாக தொகுக்கிறது, இது C அல்லது Fortran போன்ற செயல்திறன் ஊக்கத்தை அளிக்கும். Numba எண்ணியல் செயல்பாடுகளுடன் சிறந்து விளங்குகிறது மற்றும் தனிப்பயன்களை ஒருங்கிணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது JIT (இன்-டைம்) தடையின்றி உங்கள் ஸ்கிரிப்ட்களில் தொகுத்தல். ஒன்றாக, இந்த உத்திகள் உங்கள் பைதான் பணிப்பாய்வுகளை உயர்-செயல்திறன் கொண்ட கணக்கீட்டு அதிகார மையமாக மாற்றும். 🚀