JuliaはPythonとNumbaよりも速いですか？

最適化

NumbaはPythonで広く使用される最適化ライブラリであり、関数の実行時間をC言語と同じくらい高速にします。そしてC言語は間違いなく速いです。

このレベルの最適化は、Juliaのような新しい、目的に特化した言語と競合するのに十分ですか？もし十分な場合、Pythonでその実行速度を達成するための注意点はありますか？

以前、NumPyとJuliaを比較する記事を書きました。結果として、一般的にはJuliaの方がNumPyよりも速いということがわかりました。ただし、それは少し微妙な点もありますので、全体のストーリーを知るために記事をチェックすることをお勧めします：

towardsdatascience.com

その記事に対する最も一般的なコメントの一つは次のようなものでした：

それならNumbaも使うべきです。実装が簡単で、さらに速くなります！

– 多くの人々

…したがって、この記事ではその提案に取り組もうとします。

Numbaの使用は、Juliaの速度に達するか、それを超えるか？人々が主張するように使いやすく実装することは可能ですか？そして、デメリットはありますか？

さあ、調べましょう…

以前のNumPyの記事を読んでいない方のために、その記事に含まれる「Juliaとは何か？」のセクションをここで繰り返しますが、既に前の記事を読んでいる場合はスキップしても構いません。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

93 out of 132 found this helpful