기본 numpy 병렬화 - 곱셈 및 합계/평균

Question

배열의 요소 곱셈과 np.sum 및 np.average와 같은 기본 numpy 함수와 같은 기본 numpy 연산에 자동 병렬 처리를 사용하는 방법이 있습니까?

나는이 스레드에서 scipy.linalg.solve에 대한 논의로는 BLAS/LAPACK 기능에 가능하다는 것을 알고

Is it possible to know which SciPy/NumPy functions run on multiple cores?

내가 MKL을 통해 병렬 기본적으로이 코드를 실행하는 관리 :

import numpy 

def test(): 
    n = 5000 
    data = numpy.random.random((n, n)) 
    result = numpy.linalg.inv(data) 

test(); 

하지만 동시에 이런 식으로 뭔가를 실행해야합니다 :

N = 1024  
    A = np.zeros((N,N,N),dtype='float32')  
    B = np.zeros((N,N,N),dtype='float32') 
    C = np.zeros((N,N,N),dtype='float32') 

    A[:,:,:] = 1 
    B[:,:,:] = 2 

    # this is the part I want parallel 
    C[:,:,:] = A[:,:,:]*B[:,:,:] 

    # also this: 
    avgC = np.average(C) 

그렇지 않으면 이러한 대상 작업을 병렬화하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

Answer 1

여러 개의 automatic parallelization tools for Python이 있지만 Numpy와 호환되는지 확실하지 않습니다. Python-to-C++ translator과 automatic parallelization tool for C++을 결합하여 이러한 작업을 병렬 처리 할 수 ​​있습니다.