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无意间发现 Taichi 计算加速还挺快的。官网例子如下。不知道更复杂的案例效果怎么样。
#!/usr/bin/env python #prime_taichi.py import taichi as ti ti.init(arch=ti.gpu) @ti.func def is_prime(n: int): result = True for k in range(2, int(n ** 0.5) + 1): if n % k == 0: result = False break return result @ti.kernel def count_primes(n: int) -> int: count = 0 for k in range(2, n): if is_prime(k): count += 1 return count #!/usr/bin/env python #test.py """Count the prime numbers in the range [1, n] """ from prime_taichi import count_primes import time start: int = time.time() print(count_primes(10000000)) print(time.time()-start) #Taichi 版本，笔记本 2070S
[Taichi] version 1.5.0, llvm 15.0.4, commit 7b885c28, linux, python 3.10.6 [Taichi] Starting on arch=cuda 664579 0.20201754570007324 #纯 Python 版本
664579 83.8845808506012  | 1 dayeye2006199 2023-04-25 02:20:26 +08:00 这个和 numba 之类的是否有相似之处？ |
 | 2 wizardyhnr OP 都是 JIT 加速，性能好像比 numba 好不少。 file:///dev/shm/performance-comparisons-for-python-libraries-in-parallel-computing-and-physical-simulation-1.pdf https://docs.taichi-lang.org/blog/taichi-compared-to-cub-cupy-numba |
 | 3 huoshen 2023-04-25 02:46:06 +08:00 Taichi 是能加速, 因为运行的时候不是 python 了, 是他编译的静态语言, 但限制挺多的, 有些不支持递归, 有的不支持嵌套, 有的并行运行, 会导致额外的非原子内存操作导致数据不一致. 想额外吐槽一下 Taichi, 这学期上的一个 CG 课, 教授指定用的就是 Taichi, 官网上文档都不全, 然后各种 Machine dependent bug 搞得我心态都快炸了. |
 | 4 t133 2023-04-25 08:42:07 +08:00 taichi 跟 jax 哪个快有没有都用过的 |
 | 5 oldshensheep 2023-04-25 14:23:14 +08:00 怎么不试试神奇的 GraalVM ，用 GraalVM 直接运行 Python 文件： 664579 8.049000024795532 用 CPython 运行： 664579 115.89525604248047 GraalVM 不能使用 GPU 加速，实验在甲骨文的 ARM 服务器上运行，快了十几倍 优点就是不用改代码，不过不能使用 GPU |
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