, Технический маркетинг, как правило, пропускает эти количественные проверяемые факты, поэтому не стесняйтесь либо запрашивать их, либо генерировать их самостоятельно, либо, скорее, не повторять тромбированные PR-мотивированные тексты. Не забывайте, что многоядерные процессоры с большим количеством графических процессоров страдают от их (внутренней) архитектуры маскирования задержки и быстрее, чем позже, попадают в барьеры полосы пропускания ввода-вывода из-за их сосредоточенности на сокращении числа. Истинные параллельные проекты испытывают это
аюсь реализовать большое количество матрично-матричных умножений в Python. Первоначально я предполагал, что NumPy будет автоматически использовать мои библиотеки BLAS с резьбой, так как я построил его для этих библиотек. Тем не менее, когда я смотрю наВверх или что-то еще, кажется, что код вообще не использует многопоточность.
Любые идеи, что не так или что я могу сделать, чтобы легко использовать производительность BLAS?