4.1.2 数据密集型任务加速 对于大规模数据处理,例如图像处理、金融数据分析等场景,Python的内建数据结构可能无法高效应对。利用C扩展,可以编写针对特定数据结构的操作,例如定制化的数组类,从而显著加快处理速度。例如,假设有一个像素处理任务,原Python代码遍历每个像素耗时较长,而通过C扩展可以实现像素级的内存访问和操作...
方法二、建立表格(table) 原来程序的设计是除了要读AAC的档案外,在译码时,还要再另外读取一些C语言程序代码的内容再做计算,如读取一些数值做sin、cos、exp的运算,但是为了加快程序的执行速度,故将这这些运算的结果建成表格,内建在程序中,可以不必再做额外的计算动做,以加速程序。 方法三、减短程序的长度 1、去除D...
#include< iostream >usingnamespacestd;intmain(){intn =0;switch(n) {case0:do{cout < <" 0 "< < endl;case1: cout < <" 1 "< < endl;case2: cout < <" 2 "< < endl;case3: cout < <" 3 "< < endl; }while( -- n >0); } } 根据n的不同输入,实验结果如下 这段代码的主...
静态库:指编译链接时,把库文件的代码全部加入到可执行文件中,因此生成的文件比较大,但在运行时也就不再需要库文件了,其后缀名一般为“.a”。 动态库:在编译链接时并没有把库文件的代码加入到可执行文件中,而是在程序执行时由运行时链接文件加载库,这样可执行文件比较小,动态库一般后缀名为“.so”。 可执行文...
GPU加速 代码量要少,超过10行就头疼 我的结果 #include"py.h"intmain(intargc,char*argv[]){intc_arr_0[] = {1,2,3,4,5,6};intc_arr_1[] = {7,8,9,10,11,12};intc_arr_2[] = {0,0,0,0,0,0};//convert c array to py list intc_shape[] = {6}; py shape = py_from_int...
c/c++ 代码中使用sse指令集加速 使用SSE指令,首先要了解这一类用于进行初始化加载数据以及将暂存器的数据保存到内存相关的指令, 我们知道,大多数SSE指令是使用的xmm0到xmm8的暂存器,那么使用之前,就需要将数据从内存加载到这些暂存器。 1. load系列,用于加载数据,从内存到暂存器...
__global__ some_kernel(int N) {int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;if (idx < N) { // 保证线程ID小于元素数量N// 并行代码} 使用不匹配的配置参数来加速 For 循环 #include <stdio.h>__global__ void initializeElementsTo(int initialValue, int *a, int N) {int i = thr...
Python调用C加速计算 python遇到计算性能瓶颈尽量使用Numpy,因为Numpy会调用C的并行计算库,如果numpy不能实现你的需求,就只好自己写C代码了。 用C实现数组的按位相乘(当然这个功能用numpy就可以实现,这里只是个示例): #include<stdlib.h>#include<omp.h>voiddot(constfloat*arr,constfloat*brr,float*crr,intn){...
这一步不同就是primes.pyx文件和以上的文件不同,我们在其中加入类型指定的代码: frommathimportsqrtdefprimes(intn):cdefinti,j results=[ 1,]foriinrange( 2,n):forjinrange(2,int(sqrt(i))):ifi%j==0:breakelse:results.append(i)returnresultsdefmain():primes(3000000)if__name__=='__main__'...