プログラミングシェアするLINE!astropyのpyfitsを使ってfit(s)画像を読み込んで、読み込んだ画像をpycudaを使って加工して少しでも処理を高速化するというプログラムを試してみた。'HorseHead.fits'.次にダウンロードしたfits画像データをastropyのpyfitsで読み込んで加工する。NumPypycudaを使うことでnumpyよりも5.5倍も画像処理速度が高速化されている。別のfits画像データを下記のサイトからダウンロードする。'spitzer_example_image.fits'.ダウンロードしたfitsデータを読み込んで再びlog10画像処理する。NumPy今回もpycudaを使うことでnumpyよりも処理速度が1.9倍高速化されている。色々なデータを試してみたところ、pycudaを使うことで処理速度が著しく遅くなるケースもあるので、pycudaを使用すれば必ず処理速度が上がるというわけではなくてデータのサイズによるところが大きい。div.output_sub...記事を読む脳シナプスに近い新型人工シナプスがAI(人工知能)をより知的に研究者の国際チームが、新しいニューラルネットワーク(神経回路網)モデルを使った人工知能システム用の、新型人工シナプスを開発に成功しています。