Python矩阵并行计算；CuPy-CUDA 实现显存加速：；在Python中实现显存加速或卸载；CuPy 和 NumPy 区别

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Python矩阵并行计算

库函数如何实现结果聚合或矩阵拼接

CuPy 和 NumPy 区别

Python实现显存加速或卸载： CuPy-CUDA Python

CuPy-CUDA 实现显存加速：

在Python中实现显存加速或卸载

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Python矩阵并行计算

在Python框架中，以下几个库和框架常用于进行矩阵并行计算：

1. **JAX**：JAX是一个用于高性能机器学习研究的Python库，它提供了自动微分和加速线性代数的能力。JAX可以自动向量化和并行化操作，特别是矩阵运算。它通过`vmap`函数实现向量化，以及`pmap`函数实现在多个设备上的并行计算。

2. **SciPy**：SciPy库中的`scipy.linalg`模块提供了多种矩阵函数，包括指数和对数函数、三角函数和双曲三角函数等，这些函数可以用于矩阵并行计算。

3. **Joblib**：Joblib是一个用于高效并行计算的Python开源库，它提供了内存映射和并行计算的工具，可以将任务分发到多个工作进程中，特别适合需要进行重复计算或大规模数