Москвичам назвали способы пожаловаться на прогревающего авто во дворе соседа

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Фото: Darrin Zammit Lupi / Reuters

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在这一背景下,I don't know JAX well enough to explain exactly why it's 3x faster than NumPy on the same matrix multiplications. Both call BLAS under the hood. My best guess is that JAX's @jit compiles the entire function -- matrix build, loop, dot products -- so Python is never involved between operations, while NumPy returns to Python between each @ call. But I haven't verified that in detail. Might be time to learn.

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关于作者

胡波,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。

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