Intel® Distribution For Python

Intel® Distribution For Python官网

Intel® Distribution for Python是一款针对高性能数值和科学计算进行优化的Python开发工具包，支持多核处理器和GPU加速，适用于AI、科学计算和高性能计算等各种场景。

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Intel® Distribution For Python简介

Find software and development products， explore tools and technologies， connect with other developers and more。 Sign up to manage your products。网站成立于1986年3月25日。网站主要内容为：developer zone， software， hardware， tools， technologies， intel， intel developer zone， intel software， intel hardware， developer等。网站已启用cdn。

什么是”Intel® Distribution For Python”？

Intel® Distribution for Python是一款针对高性能数值和科学计算进行优化的Python开发工具包。它提供了一系列的核心计算包，包括NumPy、SciPy、scikit-learn等，能够帮助开发者快速开发高性能的Python代码。

“Intel® Distribution For Python”有哪些功能？

1. 可扩展的性能：Intel® Distribution for Python能够利用计算机上所有可用的CPU核心，实现可扩展的性能。无论是在笔记本电脑、台式机还是强大的服务器上，都能够充分发挥计算资源的优势。
2. 最新CPU指令支持：该工具包支持最新的CPU指令，能够实现接近本机代码的性能。
3. 加速核心数值和机器学习包：通过与Intel® oneAPI Math Kernel Library (oneMKL)和Intel® oneAPI Data Analytics Library等库的集成，实现核心数值和机器学习包的加速，从而实现接近本机的性能。
4. 提高开发效率：提供了编译Python代码为优化指令的工具，以及与Python项目集成的必要Python绑定，方便开发者使用Intel本地工具。

产品特点：

1. 支持标准的加速计算：使用Data Parallel Extensions for Python* Language，可以在CPU和GPU上实现基于标准的加速计算，无需使用低级专有编程API。
2. 高性能的NumPy扩展：提供了Data Parallel Extension for NumPy*，是NumPy API的一个子集，能够在Intel CPU和GPU上运行，实现高性能计算。
3. Numba的数据并行扩展：通过Data Parallel Extension for Numba*，可以像在CPU上编程一样，在GPU上编程，实现高性能计算。

应用场景：

1. AI和机器学习开发者：使用Intel Distribution for Python和AI工具，可以在Intel平台上构建高性能的端到端AI和机器学习流水线。
2. 分析师、研究人员和科学计算开发者：通过优化的NumPy、SciPy和Numba，可以轻松访问所有CPU核心和GPU加速性能，适用于从笔记本电脑到强大的服务器的各种场景。
3. 高性能计算（HPC）开发者：使用OpenMP*、tbb4py、smp和mpi4py等高级工具，可以在大规模上下文中实现最高效率的调优。使用oneMKL、Intel® oneAPI DPC++/C++ Compiler和Intel® Fortran Compiler运行时，可以创建最大程度优化性能的Python库和应用程序。
4. 初学者和学生：通过使用基于标准的库进行最高性能的Python编程，可以学习如何在Python中进行高效编程。

“Intel® Distribution For Python”如何使用？

1. 下载和安装：从Intel官网下载Intel® Distribution for Python，并按照安装指南进行安装。
2. 导入和使用：在Python项目中导入所需的核心计算包，如NumPy、SciPy等，然后使用其提供的函数和方法进行高性能计算。
3. 配置和优化：根据具体的应用场景和需求，使用Intel® Distribution for Python提供的工具和库进行配置和优化，以实现最佳性能。
4. 学习和参考：参考Intel® Distribution for Python的官方文档和示例代码，学习如何使用该工具包进行高性能计算，并根据需要进行自定义开发。

Intel® Distribution For Python官网入口网址

https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python

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