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threadpoolctl

Python库优化科学计算线程池资源管理

threadpoolctl是一个Python库,专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量,有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口,threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用,从而优化计算效率,提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时,适用范围广泛,是科学计算领域的实用工具。

OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台,专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解,便于构建和维护,同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数,可处理大规模设计空间。此外,OpenMDAO还提供并行计算功能,适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
tqdm - 轻量级Python进度条库
GithubPythontqdm命令行工具开源项目进度条迭代器
tqdm是一个轻量级的Python进度条库,可为迭代过程添加智能进度显示。它具有低开销、可定制、多平台支持等特点,适用于命令行、GUI和Jupyter环境。tqdm支持手动和自动更新进度,也可作为命令行工具在管道中使用。无需额外依赖,安装简单,是可视化循环进度的实用工具。
nccl - 优化GPU间通信的高性能库
GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习
NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库,为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽,支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU,适配单进程和多进程(如MPI)环境,为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项,方便开发者根据需求优化性能。
awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合
GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具
这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架,涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站,适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新,确保资源的时效性和实用性。
pond - 高效并发管理工具 轻松控制Goroutine
GithubGo语言goroutine工作池并发控制开源项目性能优化
pond是一个Go语言编写的goroutine工作池库,提供API以限制并发。支持固定和动态大小池,具备自动扩缩容、任务分组、优雅关闭等特性。适用于数据库查询、API请求等场景,可有效管理资源使用。无外部依赖,易于集成,支持自定义池大小策略和panic处理,并提供完整的指标监控。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API,特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务,适用于Python 3.7+版本,并集成多个第三方库。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具,用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据,提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统,适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
gevent - Python的高性能异步并发库
GithubPythongevent协程并发编程开源项目异步框架
gevent是一个基于greenlet的Python并发库,通过事件驱动方式实现同步代码的异步执行。它简化了网络和并发操作的处理,显著提升应用程序性能和可扩展性。该库特别适用于I/O密集型任务,如网络服务器、爬虫和分布式系统。gevent拥有完善的文档和活跃的社区支持,为开发者提供了丰富的资源。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
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