发行说明¶

版本 2.2.0 ¶

此版本的 Accelerate 是一个功能版本，包含两个新增功能：

此版本的 Accelerate 是一个功能版本，包含两个新增功能：

分析工具：
- Python 分析器的增强版本，可捕获函数参数，包括 Numpy 数组的形状和数据类型。
- 用于在 Jupyter 笔记本中可视化配置文件的工具的集成，允许交互式实验。
加速的 UFuncs，它通过使用英特尔 MKL 提供比 Numpy 的内置 UFuncs 的速度改进。

此更新添加了对 Numba 和 MKL 更新版本的支持：

这个对 Accelerate 的小更新没有增加任何功能更改，但在安装时提供了对 Accelerate 和 NumbaPro conda 包之间关系的额外说明。

NumbaPro 已被弃用，其代码生成功能已移至开源 Numba。CUDA 库函数以及一些英特尔 MKL 功能已移至 Accelerate 中。Accelerate 的未来版本中将添加高级函数和对其他本机库实现的访问，并且不会对 NumbaPro 进行进一步更新。

NumbaPro 兼容层（列为 NumbaPro 的 0.22.0 版）通过旧的 NumbaPro 包名称提供对新 Accelerate 包的访问。这避免了需要立即更改任何现有代码以用于 Accelerate。导入兼容层时将生成警告，以突出显示 NumbaPro 包的弃用。

CUDA 库功能与 NumbaPro 0.21 中的功能相同，但重命名了以下包：

的vectorize目标parallel和cuda现在可以用Numba访问，同样也可cuda.reduce装饰。在 Numba 中也可以从 CUDA 内核打印整数和浮点值，并且不再需要导入 NumbaPro 或 Accelerate。

包中提供了 MKL FFT 实现，包 accelerate.mkl.fftpack中提供了 MKL 服务功能 accelerate.mkl。