ndarray-npy 多维数组的存储与加载 ndarray-linalg 线性代数相关函数 为什么需要Ndarray? ndarray是专门为处理n维数组(矩阵)而设计的,里面包含了很多数学运算,比如矩阵相乘、矩阵求逆等。 其次,ndarray支持SIMD(Single Instruction Multiple Data),可以进一步提升计算性能。 SIMD 的全称是
Rust SIMD(单指令多数据)是一种利用现代处理器并行处理能力的编程技术 选择合适的SIMD库:Rust有许多优秀的SIMD库,如packed_simd、ndarray-simd和rayon等。选择一个适合你项目需求的库非常重要。 循环展开:在循环中使用SIMD指令时,尽量将循环体展开,以减少循环控制开销。这可以通过手动展开或使用编译器优化选项(如-C ...
分析性能:使用 Rust 的性能分析工具(如cargo flamegraph和perf)来分析你的代码性能,找出瓶颈并进行优化。 了解算法:熟悉你正在使用的算法,并了解它们是否已经针对 SIMD 进行了优化。有时,使用专门的库(如ndarray和ndarray-stats)可以提供更高效的实现。 通过遵循这些建议,你应该能够在 Rust 中充分利用 SIMD 优化来提...
其次,ndarray支持SIMD(Single Instruction Multiple Data),可以进一步提升计算性能。 SIMD 的全称是 Single Instruction Multiple Data,中文名“单指令多数据”。顾名思义,一条指令处理多个数据。 如上图所示 (a) 是普通的标量计算,加法指令一次只能对两个数执行一个加法操作。 (b)是SIMD向量计算,SIMD加法指令一次可...
我在写电子结构程序的时候,感到 Rust 里像 NumPy 这样能处理张量运算的数学库不太充足;但 ndarray 用起来不太顺手 (slice 和 reshape 功能不完善),单节点多线程并行支持也不够 (rayon 内 BLAS 和 rayon 外 BLAS 都能在可控线程数下实现并行)。我尝试写了 RSTSR 程序库,以解决这些问题,并且为以后接 CUDA ...
NdArray是一个纯粹的Rust解决方案,Tch是一个易于访问CUDA和cuDNN优化的操作,ADBackendDecorator使任何后端都可以区分。Burn 现在正在重构内部的后端API,使其尽可能容易插入新的API。2023 年 burn 又支持了新的 GPU 后端,利用 wgpu 自动支持Vulkan、OpenGL、Metal、Direct X11/12 和 WebGPU。Rust 与大语言模型...
ndarray-slice:基于ndarray库,提供了对数组进行切片和相关操作的功能。 metaheuristics-nature:聚集了基于自然过程启发的各类元启发式优化算法,如遗传算法、蚁群算法等。 rand_simple:一个简单且功能有限的随机数生成器,适用于较不复杂的随机数生成需求。 hasty:提供对系统级BLAS(基础线性代数子程序)库的接口,以实现高效...
Approx 支持:ndarray现在支持更灵活的近似比较。 改良azip!() 语法:azip是用于在多个数组或NdProducers上编写锁步循环的宏,现在它的语法与通常的for循环更相似。 更多升级:新方法.as_standard_layout() 新数组存储类型CowArray 新方法.mean() 运行时能够检测到的SIMD支持的matrixmultiply ...
ndarray 是一个由Rust官方团队中资深科学计算专家bluss开发的开源项目,实现了基于rust的矩阵和线性运算。目标是在Rust中建立类似于numpy和openblas的科学计算社区。它是机器视觉、数据挖掘、生物信息等多类科学计算库的基础,社区中的主要用户为一些相关技术的高校或者研究所。 目前 华为 也在深度参与该基础库的研发,参见...
张量库，从功能上，它非常接近 Rust 的库ndarray；但我们尝试从以下方面入手，解决 ndarray 使用上的...