Это зависит от того, насколько велики ваши массивы: если массивы сопоставимы или меньше, чем размер LLC, то вы наверняка получите некоторую выгоду, если будете делать что-то задом наперед, поскольку разумная часть данных последней обработки может находиться в кэше. (но это также осложняется новыми функциями LLC, которые пытаются обнаружить потоковые нагрузки и изменить политику замены кэша при их обнаружении). Более общий подход к этой работе - просто заблокировать вашу обработку: вместо того, чтобы выполнять каждый этап целиком, попробуйте чередовать ...

аюсь векторизовать цикл, вычисляя точечное произведение больших векторов с плавающей точкой. Я вычисляю это параллельно, используя тот факт, что CPU имеет большое количество регистров XMM, например: __m128* A, B; __m128 dot0, dot1, dot2, dot3 = ...

 пара. Учитывая смесь измерений, я не думаю, что есть другая комбинация.

того, как я научился пользоваться

Точечное произведение двух векторов в тензорном потоке

Мне было интересно, есть ли простой способ вычислить скалярное произведение двух векторов (то есть 1-й тензоры) и вернуть скалярное значение в тензорном пото...

Сохранение точечного продукта в GPGPU с использованием процедуры CUBLAS

Matlab: Argmax и скалярное произведение для каждой строки в матрице

Получите скалярное произведение dataframe с вектором и верните dataframe в Pandas

Я не могу найти запись по методуdot() в официальной документации [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/api.html], Однако метод есть, и я могу его использовать. Почему это? По этой теме, есть ли способ вычислить поэлементное умножение каждой ...

Получите скалярное произведение dataframe с вектором и верните dataframe в Pandas

Я не могу найти запись по методу

Векторизованный способ вычисления линейно-точечного произведения двух матриц с помощью Scipy

Я хочу как можно быстрее вычислить произведение по точкам двух строк одного размера. Вот как я это делаю: import numpy as np a = np.array([[1,2,3], [3,4,5]]) b = np.array([[1,2,3], [1,2,3]]) result = np.array([]) for row1, row2 in a, b: result ...

Векторизованный способ вычисления линейно-точечного произведения двух матриц с помощью Scipy

Я хочу как можно быстрее вычислить произведение по точкам двух строк одного размера. Вот как я это делаю:

Сохранение точечного продукта в GPGPU с использованием процедуры CUBLAS