インテル® Distribution for Python*

Powered by Anaconda*

インテルが提供する最新のアーキテクチャー上で Python* のパフォーマンスを加速するパッケージ

  • すぐにネイティブコードの速度に近いパフォーマンスを達成できます
  • pyDAAL によってデータ解析を高速化し、Python* ワークロードを並列化します
  • Conda、Anaconda* Cloud、および PIP により、パッケージと Jupyter* Notebook を管理します

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サポート

フォーラムのサポートは、インテル® Distribution for Python* スタンドアロンの評価版ダウンロードでも提供されます。質問や問題のレポートを自由にフォーラムへお送りください。フォーラムに参加する開発者は、定期的にフォーラムを巡回し、積極的に議論に参加しています。

インテル® Distribution for Python* 商用版のサポートは、インテル® Parallel Studio XE 2017 Composer Edition、インテル® Parallel Studio XE 2017 Professional Edition、または インテル® Parallel Studio XE 2017 Cluster Edition のライセンスをお持ちの方は、インテル® プレミアサポートで提供されます。製品を購入されると、無料のソフトウェア・アップデートと 1 年間のサポートが提供されます。サポートサービスでアップデート・サービスとサポートを延長できます。


学ぶ:

  • トレーニング – さまざまなレベルの導入ガイド、ビデオ、チュートリアル、オンライン・トレーニングおよび技術記事から学習できます。
  • ドキュメント – ユーザーおよびリファレンス・マニュアル、新機能、リリースノート。
  • FAQ – 製品に関するよくある問い合わせの質疑応答集

サポートが必要な場合:


ツールのサポート:

詳しい情報については、製品のリリースノート (英語) をご覧ください。

トレーニング

はじめに:

高度な内容:

  • ウェビナー: インテル® Distribution for Python* の詳細機能の概要

導入のためのリソース

インテル® マス・カーネル・ライブラリーによる Python* の加速 (英語)

インテル® ソフトウェア製品のエバンジェリスト、James Reinders が、Python* と新しいインテル® Xeon Phi™ プロセッサーをサポートする最新のインテル® マス・カーネル・ライブラリーについて説明します。

チュートリアル

開発者ガイドおよびリファレンス (英語)

このインテル® Data Analytics Acceleration Library のチュートリアルは、zip 形式で圧縮されています。このリリースの重要な機能を説明するため提供されるサンプルコードで動作します。インテル® Software Documentation Library (英語) で見つけることができます。

無料のウェビナー

無料の技術ウェビナーを介してインテル® ソフトウェア開発ツールの知識を高めてください。

過去のウェビナー

インテル® VTune™ Amplifier XE による Python* アプリケーションのパフォーマンス解析 (英語)

インテル® マス・カーネル・ライブラリーによる Python* の加速 (英語)

インテル© ソフトウェアによるデータ解析と Python* パフォーマンスの加速 (英語)

パフォーマンス改善のため Python* アプリケーションをチューニング (英語)

今後予定されるウェビナー

インテル® ソフトウェア開発ツールを使用して、皆さんのソフトウェアが最新のプロセッサー技術を活用する方法を紹介する Web トレーニング・シリーズに参加してください。ウェビナーは、インテル® Distribution for Python* 固有のトピックをカバーします。

今後のウェブトレーニングに登録 (英語)

詳しい情報については、製品のリリースノート (英語) をご覧ください。

ドキュメント

FAQ

よくある問い合わせ

  1. インテル® Distribution for Python* を入手するには?

  2. サポートされるプラットフォームと Python* のバージョンは?

  3. どのようなサポートが得られますか?

  4. インテル® Distribution for Python* は、インテル® Xeon Phi™ プロセッサーとコプロセッサーで動作しますか?

  5. インテル® C/C++ コンパイラーを利用するには Cython でどのように設定すればいいですか?

  6. インテル® C/C++ コンパイラーで独自のネイティブ拡張をコンパイルするには?

  7. インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) の関数を直接呼び出すことができるパッケージを提供していますか?

  8. インテル® Distribution for Python* を使用したアプリケーションを再配布できますか?

  9. パッケージをインストールするのに pip を使用できますか?

  10. Conda を使用してパッケージをインストールできますか?

  11. 仮想環境で動作しないのはなぜですか?

  12. インテル® Distribution for Python* は、システム上にインストールされているほかの Python* と干渉しますか?

  13. ここで私の質問が解決できない場合、どのようにすればいいですか?

コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。