尚有这种操纵？ML Python速率晋升好几倍

　　【资讯】这里有几个选项可以加快你的呆板进修原型。结果最明明的是行使GPGP，由于一张吻合的Nvidia显卡会让你回到1K到2K之间。别忘了，你也许必要进级电源和散热电扇。可是，假如你的部分（像大大都人一样）处于预算限定之下（尽量大概你只是把它看成进修履历，可能仅仅是为了娱乐的目标），那么也许必要找到一个加快处理赏罚和节减大量资金的中间地带。

　　这儿给出关于开拓平台的一些根基假设/先决前提：

　　·电脑是基于Intel的（最好是多焦点）。

　　·ML代码是Python，很洪流平上依靠于Python数学库。

　　·乐意将尺度Python库替代为针对专有CPU的等效版本。

　　虽然，以上设置肯能不得当每小我私人，但就得当水平来说，这占有到很大的一部门比例。加快不会到达像增进1,000个GPGPU内核那样的速率，可是它也许会使速率进步三倍，在矩阵得当你CPU的最佳位置的环境下（L1 / L2现金，数目焦点等），加快因子乃至可以靠近两位数。

　　起首，它只合用于英特尔。凡是，开源软件不会操作专有的、非尺度的指令和操纵。因为他们的工程师为这些库编写代码，我们可以祈望他们已经挤压了在执行进程中也许会碰着的全部机能题目。价值不是题目，由于它是免费的。你可以从这儿相识更多并下载（https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python）。有苹果、Linux和Windows的刊行版。库套件有两种：Python 2.7和Python 3.6。

　　假如你想搞清晰这些库是什么以及它们是怎样事变的，英特尔已经提供了一个富厚的30分钟视频（https://software.intel.com/en-us/videos/achieving-high-performance-computing-with-the-intel-distribution-for-python）。

　　其它（这在视频中有所表明），假如你在云中行使Anaconda（https://anaconda.org），则机能晋升可以一向一连存在。因为你的应用措施很也许在云中运行，因此应用措施将拥有比开拓站更多的内核和RAM的处事器，你也许会得到更高的速率。也应该可以或许轻松地将代码移动到云中，并也许将速率进步200倍。

　　关于RAM的进一步声名：因为计较的改造齐集在CPU周围，假如数据得当RAM，则只能看到这些改造。假如你把其它的16、32或64 GB的RAM扔进你的盒子，你将可以或许适内地（凭证本日的尺度）办理一些大的实习空间。

　　本日，大大都呆板进修事变都是在严酷的原型/测试轮回中完成的。数据布局行使最终数据的小部门举办尝试。随后，跟着原型的改造测试，数据集的巨细也随之增进。这样一个小而重要的计较加快将应承你在进入云之前沿着成长螺旋进一步提高。

（编辑：河北网）

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