你敢信嗎？ 一個(gè)沒上過大學(xué)的農(nóng)民工，搞出了一個(gè)能讓芯片性能暴漲100倍的Python框架 ！這事兒把英特爾都給整懵了，直接派人來挖人。咱今兒就聊聊這個(gè)牛到飛起的故事。

　　01

　　這哥們兒是誰

　　張大牛，貴州山區(qū)出來的農(nóng)民工，初中都沒念完。干了8年工地，晚上抱著平板學(xué)編程。 全靠B站和開源社區(qū)自學(xué)Python ，硬是把自己整成了個(gè)編程高手。

　　02

　　這框架什么來頭

　　張大牛寫了個(gè)叫的Python框架， 核心思想就是用并行計(jì)算+內(nèi)存優(yōu)化 ，簡(jiǎn)單說就是：

　　from chipboost import optimize

　　@optimize(parallel=True， memory_efficient=True)

　　def process_chip_data(data)：

　　# 普通的芯片計(jì)算代碼

　　result = complex_calculation(data)米樂m6網(wǎng)址

　　return result

　　溫馨提示：這框架最牛的地方是 自動(dòng)識(shí)別硬件特性 ，比如你這芯片是啥架構(gòu)、幾個(gè)核心，它自個(gè)兒就能調(diào)整優(yōu)化策略。

　　03

　　為啥能提升這么多

　　說真格的，這性能提升也把我看愣了。張大牛這框架牛在幾個(gè)地方：

　　智能分塊處理 ：

　　# 自動(dòng)數(shù)據(jù)分塊示例

　　@optimize.split_data(chunk_size='auto')

　　def process_large_dataset(data)：

　　return parallel_process(data)內(nèi)存復(fù)用機(jī)制 ：

　　# 內(nèi)存池管理

　　with optimize.memory_pool() as pool：

　　result = pool.process(huge_data)硬件特性自適應(yīng) ：

　　# 自動(dòng)適配不同CPU架構(gòu)

　　@optimize.adaptive_compute

　　def compute_intensive_task()：

　　# 代碼自動(dòng)適配不同處理器

　　pass

　　你瞧這代碼寫得， 簡(jiǎn)單得跟玩似的，但能把芯片性能榨干到極致 。

　　04

　　英特爾為啥這么急著要人

　　啥也別說了，就沖這優(yōu)化效果， 英特爾能不眼紅嗎 ？現(xiàn)在芯片行業(yè)卷得你死我活，誰能在性能上多擠出一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，誰就能多吃一口飯。

　　張大牛這框架厲害在哪米樂m6官網(wǎng)登錄入口？我給你掰扯掰扯：

　　# 這是傳統(tǒng)寫法

　　for i in range(data_size)：

　　process_data(data[i])

　　# 這是張大牛的寫法

　　@optimize.parallel_boost

　　def process_all(data)：

　　return fast_process(data)

　　看著簡(jiǎn)單吧？但這后面的 優(yōu)化邏輯比你媳婦的化妝包還要精致 。

　　溫馨提示：想用這框架，得先把Python升級(jí)到3.8以上版本，不然跑不動(dòng)。

　　05

　　一個(gè)遺憾

　　說實(shí)話，要不是張大牛把代碼開源了，這框架現(xiàn)在估計(jì)已經(jīng)被哪個(gè)大公司偷偷摸摸藏起來了。不過也正因?yàn)殚_源，才讓更多像他這樣的 草根程序員看到了希望 。

　　這事給我們啟發(fā)挺大：

　　不要看不起自己學(xué)習(xí)不分年齡和學(xué)歷技術(shù)創(chuàng)新人人有機(jī)會(huì)

　　代碼寫得好不好， 讓性能說話 。張大牛這事，真是給咱們這些碼農(nóng)長(zhǎng)臉了！

　　篇幅有限，今天就聊到這。對(duì)了，想試試這個(gè)框架的同學(xué)，記得去他的GitHub上瞅瞅。代碼寫得 賊清楚 ，注釋比我大學(xué)老師講課都詳細(xì)。

　　往期回顧

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