Skip to main content

benchmark

NumSharp's NumPy-vs-NumSharp performance harness — the op/dtype/N matrix (C# BenchmarkDotNet vs a warm NumPy process), unified Managed/OpenBLAS backend profiles, and six appended subsystems (nditer, layout, operand, cast, fusion, strings), all in the NPY/NS convention. Use this whenever you add a benchmark for an np.* op, wire a C# benchmark to its NumPy twin, run the official suite or a subset, read/interpret the ratio matrix or history snapshots, add a whole subsystem, or debug a suspicious measurement (the Debug-taint 2x pitfall, the InProcessEmit toolchain). Trigger on: "benchmark", "add a benchmark", "how fast is np.add vs numpy", "run_benchmark.py", "BenchmarkDotNet", "NPY/NS ratio", "perf comparison", "benchmark np.add", "benchmark-report", "history snapshot", "why is my timing 2x slow". Reach for it before quoting any NumSharp-vs-NumPy speed number.

معلومات المصدر

المستودع
SciSharp/NumSharp
آخر نشاط في المصدر
١٩ أكتوبر ٢٠٢٦ في ٠٨:٥٥
لغة SKILL.md المكتشفة
الإنجليزية
النجوم
١٬٤٨٣
التفرعات
٢٠٦

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.

مستكشف الملفات
4 ملفات

عرض SKILL.md

SKILL.md
تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط
namebenchmark
descriptionNumSharp's NumPy-vs-NumSharp performance harness — the op/dtype/N matrix (C# BenchmarkDotNet vs a warm NumPy process), unified Managed/OpenBLAS backend profiles, and six appended subsystems (nditer, layout, operand, cast, fusion, strings), all in the NPY/NS convention. Use this whenever you add a benchmark for an np.* op, wire a C# benchmark to its NumPy twin, run the official suite or a subset, read/interpret the ratio matrix or history snapshots, add a whole subsystem, or debug a suspicious measurement (the Debug-taint 2x pitfall, the InProcessEmit toolchain). Trigger on: "benchmark", "add a benchmark", "how fast is np.add vs numpy", "run_benchmark.py", "BenchmarkDotNet", "NPY/NS ratio", "perf comparison", "benchmark np.add", "benchmark-report", "history snapshot", "why is my timing 2x slow". Reach for it before quoting any NumSharp-vs-NumPy speed number.