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一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比


numpy代码:

import numpy as np
import time x = np.random.random([10000, 10000]).astype(np.float32)
try:
st = time.time()
y = np.matmul(x, x)
print(time.time() - st)
print(y)
except Exception as e:
print(f"error: {e}")

Jax代码:

import jax.numpy as np
from jax import random
import time x = random.uniform(random.PRNGKey(0), [10000, 10000])
st = time.time()
try:
y = np.matmul(x, x)
print(time.time() - st)
print(y)
except Exception as e:
print(f"error: {e}")

可以说,在这个例子里面,Jax和numpy的性能基本持平。

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