Intel® Distribution For Python官网
Intel® Distribution for Python是一款针对高性能数值和科学计算进行优化的Python开发工具包,支持多核处理器和GPU加速,适用于AI、科学计算和高性能计算等各种场景。
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Intel® Distribution For Python简介
Develop fast, Python* code with essential computational packages including NumPy, SciPy, scikit-learn*, and more.
什么是”Intel® Distribution For Python”?
Intel® Distribution for Python是一款针对高性能数值和科学计算进行优化的Python开发工具包。它提供了一系列的核心计算包,包括NumPy、SciPy、scikit-learn等,能够帮助开发者快速开发高性能的Python代码。
“Intel® Distribution For Python”有哪些功能?
1. 可扩展的性能:Intel® Distribution for Python能够利用计算机上所有可用的CPU核心,实现可扩展的性能。无论是在笔记本电脑、台式机还是强大的服务器上,都能够充分发挥计算资源的优势。
2. 最新CPU指令支持:该工具包支持最新的CPU指令,能够实现接近本机代码的性能。
3. 加速核心数值和机器学习包:通过与Intel® oneAPI Math Kernel Library (oneMKL)和Intel® oneAPI Data Analytics Library等库的集成,实现核心数值和机器学习包的加速,从而实现接近本机的性能。
4. 提高开发效率:提供了编译Python代码为优化指令的工具,以及与Python项目集成的必要Python绑定,方便开发者使用Intel本地工具。
产品特点:
1. 支持标准的加速计算:使用Data Parallel Extensions for Python* Language,可以在CPU和GPU上实现基于标准的加速计算,无需使用低级专有编程API。
2. 高性能的NumPy扩展:提供了Data Parallel Extension for NumPy*,是NumPy API的一个子集,能够在Intel CPU和GPU上运行,实现高性能计算。
3. Numba的数据并行扩展:通过Data Parallel Extension for Numba*,可以像在CPU上编程一样,在GPU上编程,实现高性能计算。
应用场景:
1. AI和机器学习开发者:使用Intel Distribution for Python和AI工具,可以在Intel平台上构建高性能的端到端AI和机器学习流水线。
2. 分析师、研究人员和科学计算开发者:通过优化的NumPy、SciPy和Numba,可以轻松访问所有CPU核心和GPU加速性能,适用于从笔记本电脑到强大的服务器的各种场景。
3. 高性能计算(HPC)开发者:使用OpenMP*、tbb4py、smp和mpi4py等高级工具,可以在大规模上下文中实现最高效率的调优。使用oneMKL、Intel® oneAPI DPC++/C++ Compiler和Intel® Fortran Compiler运行时,可以创建最大程度优化性能的Python库和应用程序。
4. 初学者和学生:通过使用基于标准的库进行最高性能的Python编程,可以学习如何在Python中进行高效编程。
“Intel® Distribution For Python”如何使用?
1. 下载和安装:从Intel官网下载Intel® Distribution for Python,并按照安装指南进行安装。
2. 导入和使用:在Python项目中导入所需的核心计算包,如NumPy、SciPy等,然后使用其提供的函数和方法进行高性能计算。
3. 配置和优化:根据具体的应用场景和需求,使用Intel® Distribution for Python提供的工具和库进行配置和优化,以实现最佳性能。
4. 学习和参考:参考Intel® Distribution for Python的官方文档和示例代码,学习如何使用该工具包进行高性能计算,并根据需要进行自定义开发。
Intel® Distribution For Python官网入口网址
https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python
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