[pyar] Arrays eficientes

[Agustin Ferrario]

Mi recomendación es que si tenes acceso a la máquina donde va a correr 
el soft compiles atlas especialemente para la la arquitectura del 
microprocesador que tiene y después instalaes Numpy (podes hacerlo 
simplemente con pip). SI no también podes usar acml (la librería de AMD) 
para tener soporte OpenCl (si tu hardware lo permite) o paga MKL 
optimizations si necesitas mucho rendimiento.

@py_crash
Agustin Ferrario

El 30/06/15 a las 12:56, Claudio Freire escibió:
> 2015-06-29 17:57 GMT-03:00 Fernando Pelliccioni <fpelliccioni en gmail.com>:
>> Estoy browseando el código de NumPy,
>> Necesito saber si NumPy soporta instrucciones (Intel) AVX, AVX2 y FMA3.
>> ¿Alguno sabe?
> No sé esas específicas, pero sí SSE (todas las versiones).
>
> La mayor parte de NumPy está compilado con Fortran, y Fortran está más
> que optimizado para aprovechar esas cosas. Igual, para eso tiene que
> estar compilado de una forma particular, así que depende de cómo lo
> hayas instalado.
>
> Algunos hints de cómo chequear:
> http://stackoverflow.com/questions/17109410/how-can-i-check-if-my-installed-numpy-is-compiled-with-sse-sse2-instruction-set
> _______________________________________________
> pyar mailing list pyar en python.org.ar
> http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>
> PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>
> La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software Libre de Argentina - http://www.usla.org.ar