問題タブ [autojit]

私は numba を使用して、autojit デコレーターを使用して Python コードの一部を高速化しました。テストに合格し、%timeit はコードが実際に高速化されていることを示しています。

最初の実行が遅いのは、numba がコードをコンパイルしているためだと思います。理にかなっています。しかし、一連のテストを実行すると、実行速度が非常に遅くなり、変更前の 10 個のテストが約 10 秒、同じテストが 117 秒で完了しました。numba は、テストごとに別々に、何度も何度もコンパイルする必要があるようです。

これを避けることはできますか？関数内で 1 つの簡単なテストを実行しようとしましたsetUpが、すべてのテストで関数が 1 回コンパイルされる可能性があると考えましたが、実行時間は大幅に変わりませんでした。

numba @autojit デコレーターを使用しています。次のエラーはどういう意味ですか?

freevar とは何ですか?

私は、パフォーマンスを向上させるために現在 autojit (gpu 並列処理) で動作するメンデルブロ集合ジェネレーター プログラムで忙しくしています。問題は、浮動小数点が十分に正確である場合にのみ機能することです。

浮動小数点の精度を向上させ、autojit のパフォーマンス向上機能を引き続き使用できる方法 (またはライブラリ) はありますか?

bigfloat (動作しませんでした) と mpmath (autojit を無視し、非常に遅い) を試しました。

私のプログラム:

EDIT：プログラムはセットを画像として保存します。これは、ビデオをレンダリングするためです。