TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #b200

当前筛选 #b200清除筛选

🔥UNICON SOFT — Oʻzbekistonda AI infratuzilmasi yangi darajada UNICON SOFT kompaniyasi Oʻzbekistonda sun’iy intellekt yo‘nalishida yana bir muhim texnologik bosqichni bosib o‘tdi. Kompaniya avvalroq mamlakatimizda birinchilardan bo‘lib NVIDIA DGX Spark superkompyuterlarini ishga tushirgan edi. Endilikda esa UNICON SOFT NVIDIA’ning eng so‘nggi avlodidagi B200 AI serverlarini Oʻzbekistonga birinchilar qatorida olib keldi. 🧠NVIDIA B200 — Blackwell arxitekturasi asosidagi eng kuchli AI platformalardan biri. Har bir server quyidagi texnik imkoniyatlarga ega: ⚙️Asosiy texnik ko‘rsatkichlar: • 🔹1,44 TB (1 440GB) GPU xotira (HBM3e) • 🔹 Juda yuqori memory bandwidth (LLM va multimodal modellarga mos) • 🔹 AI training va inference uchun optimallashtirilgan tensor cores • 🔹 Yirik LLM’larni (70B+, 100B+, multimodal) to‘liq GPU xotirada o‘qitish imkoniyati • 🔹 RAG, fine-tuning, distributed training va real-time inference uchun ideal platforma 💰 Ushbu darajadagi serverlarning bozordagi taxminiy narxi $500 000 atrofida baholanadi. 🚀UNICON SOFT’ning strategik maqsadi — Oʻzbekistonda: • mustaqil va kuchli AI infratuzilma yaratish • mahalliy AI modellarni o‘qitish • davlat, sanoat va xususiy sektor uchun real hisoblash quvvatini ta’minlash 📦 Ma’lumotlarga ko‘ra, bu birinchi partiya bo‘lib, kompaniya yil yakuniga qadar yana kamida 10 ta NVIDIA B200 serverlarini xarid qilishni rejalashtirgan. Bu esa UNICON SOFT’ni: ✅ Oʻzbekistondagi eng yirik AI infratuzilma investorlaridan biriga ✅ Markaziy Osiyoda yuqori darajadagi AI hisoblash markazlarini shakllantirayotgan yetakchi kompaniyalardan biriga aylantirmoqda. 🇺🇿UNICON SOFT — sun’iy intellekt kelajagini Oʻzbekistonda qurmoqda. #UniconSoft#NVIDIA#B200#Blackwell#AIInfrastructure#Supercomputer#HBM3e#LLM#Uzbekistan