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        Intel? Distribution For Python
        中國
        商業AI生產效率

        Intel? Distribution For Python

        Intel? Distribution for Python是一款針對高性能數值和科學計算進行優化的Python開發工具包,支持多核處理器和GPU加速,適用于AI、科學計算和高性能計算等各種場景。,Intel? Dis...

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        Intel? Distribution For Python官網

        Intel? Distribution for Python是一款針對高性能數值和科學計算進行優化的Python開發工具包,支持多核處理器和GPU加速,適用于AI、科學計算和高性能計算等各種場景。

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        Intel? Distribution For Python

        Intel? Distribution For Python簡介

        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是一款針對高性能數值和科學計算進行優化的Python開發工具包。它提供了一系列的核心計算包,包括NumPy、SciPy、scikit-learn等,能夠幫助開發者快速開發高性能的Python代碼。

        “Intel? Distribution For Python”有哪些功能?

        1. 可擴展的性能:Intel? Distribution for Python能夠利用計算機上所有可用的CPU核心,實現可擴展的性能。無論是在筆記本電腦、臺式機還是強大的服務器上,都能夠充分發揮計算資源的優勢。
        2. 最新CPU指令支持:該工具包支持最新的CPU指令,能夠實現接近本機代碼的性能。
        3. 加速核心數值和機器學習包:通過與Intel? oneAPI Math Kernel Library (oneMKL)和Intel? oneAPI Data Analytics Library等庫的集成,實現核心數值和機器學習包的加速,從而實現接近本機的性能。
        4. 提高開發效率:提供了編譯Python代碼為優化指令的工具,以及與Python項目集成的必要Python綁定,方便開發者使用Intel本地工具。

        產品特點:

        1. 支持標準的加速計算:使用Data Parallel Extensions for Python* Language,可以在CPU和GPU上實現基于標準的加速計算,無需使用低級專有編程API。
        2. 高性能的NumPy擴展:提供了Data Parallel Extension for NumPy*,是NumPy API的一個子集,能夠在Intel CPU和GPU上運行,實現高性能計算。
        3. Numba的數據并行擴展:通過Data Parallel Extension for Numba*,可以像在CPU上編程一樣,在GPU上編程,實現高性能計算。

        應用場景:

        1. AI和機器學習開發者:使用Intel Distribution for Python和AI工具,可以在Intel平臺上構建高性能的端到端AI和機器學習流水線。
        2. 分析師、研究人員和科學計算開發者:通過優化的NumPy、SciPy和Numba,可以輕松訪問所有CPU核心和GPU加速性能,適用于從筆記本電腦到強大的服務器的各種場景。
        3. 高性能計算(HPC)開發者:使用OpenMP*、tbb4py、smp和mpi4py等高級工具,可以在大規模上下文中實現最高效率的調優。使用oneMKL、Intel? oneAPI DPC++/C++ Compiler和Intel? Fortran Compiler運行時,可以創建最大程度優化性能的Python庫和應用程序。
        4. 初學者和學生:通過使用基于標準的庫進行最高性能的Python編程,可以學習如何在Python中進行高效編程。

        “Intel? Distribution For Python”如何使用?

        1. 下載和安裝:從Intel官網下載Intel? Distribution for Python,并按照安裝指南進行安裝。
        2. 導入和使用:在Python項目中導入所需的核心計算包,如NumPy、SciPy等,然后使用其提供的函數和方法進行高性能計算。
        3. 配置和優化:根據具體的應用場景和需求,使用Intel? Distribution for Python提供的工具和庫進行配置和優化,以實現最佳性能。
        4. 學習和參考:參考Intel? Distribution for Python的官方文檔和示例代碼,學習如何使用該工具包進行高性能計算,并根據需要進行自定義開發。

        Intel? Distribution For Python官網入口網址

        https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python

        OpenI小編發現Intel? Distribution For Python網站非常受用戶歡迎,請訪問Intel? Distribution For Python網址入口試用。

        數據統計

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        關于Intel? Distribution For Python特別聲明

        本站OpenI提供的Intel? Distribution For Python都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2024年 4月 18日 上午10:09收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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