Быстрее ли Julia, чем Python и Numba?
Is Julia faster than Python and Numba?
Оптимизация
Numba очень быстрый, но достаточно ли это быстро?
Numba – широко используемая библиотека оптимизации для Python, которая позволяет достичь времени выполнения функций, сопоставимого с языком C, и C, безусловно, быстрый.
Достаточно ли такой уровень оптимизации для конкуренции с новым, специализированным языком, таким как Julia? И в таком случае, есть ли какие-либо ограничения в достижении такой скорости выполнения в Python?
Введение
Ранее я написал статью, сравнивающую NumPy с Julia. В итоге можно сказать, что Julia действительно быстрее NumPy в целом. Однако ситуация несколько сложнее, поэтому я вам рекомендую ознакомиться со статьей, чтобы получить полную информацию:
Действительно ли Julia быстрее Python и NumPy?
Скорость C с простотой Python
towardsdatascience.com
- Отладка и улучшение ответов ChatGPT 🧐
- Rocket Money x Hugging Face Масштабирование изменчивых моделей машинного обучения в производстве
- 15 способов использования ChatGPT в маркетинге
Один из самых распространенных ответов на эту статью звучал примерно так:
Ну, вам также следует использовать Numba. Он прост в использовании и делает все еще быстрее!
-несколько человек
…поэтому эта статья попытается ответить на это предложение прямо.
Соответствует ли использование Numba или даже превосходит скорость Julia? Легко ли его использовать, как утверждают люди? И есть ли какие-либо недостатки?
Давайте выясним…
Краткое введение в Julia
Поскольку некоторые из вас возможно не читали предыдущую статью о NumPy, я повторю раздел “Что такое Julia?” из этой статьи здесь, но если вы уже прочитали предыдущую статью, можете перейти дальше.
