用 Taichi 加速 Python：提速 100+ 倍！

Python 已经成为世界上最流行的速P速倍编程语言，尤其在深度学习、速P速倍数据科学等领域占据主导地位。速P速倍但是速P速倍由于其解释执行的属性，Python 较低的速P速倍性能很影响它在计算密集（比如多重 for 循环）的场景下发挥作用，实在让人又爱又恨。速P速倍如果你是速P速倍一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者，我相信你肯定会有下面的速P速倍类似经历：

我的 Python 程序里面有个很大的 for 循环，循环体里面全是速P速倍密集的计算，跑起来好慢啊...我的速P速倍程序里面只有一小部分计算是性能瓶颈，虽然可以用 C++ 改写然后用 ctypes 绑定一下，速P速倍但是速P速倍那样会很麻烦，香港云服务器还会有在别的速P速倍机器上编译不了的风险。我希望所有的速P速倍工作都能在一个 Python 脚本中完成！我之前是速P速倍忠实的 C++/Fortran 用户，但是最近周围的同学用 Python 的越来越多，我也想试试 Python，但是无奈很多祖传代码用 Python 改写以后就会慢 100 多倍，我接受不了...我的工作中需要处理大量图片数据，而需要的图像处理功能 OpenCV 又不提供，只能自己手写两重 for 循环，在 Python 里面这么搞真是太痛苦了 ...

如果你有类似的烦恼，那真的值得了解一下 Taichi。我来简单介绍一下：Taichi 是高防服务器一个嵌入在 Python 中的领域特定语言，其一大功能就是加速 Python。Taichi 通过自己的编译器将被 @ti.kernel 修饰的函数编译到各种硬件上，包括 CPU 和 GPU，然后高性能执行。

（用户不用关心的）Taichi 运行原理：Python 代码被 Taichi 编译器编译到高性能二进制

由于 Taichi 开发者社区花了大量的精力优化 Taichi 在 Python 中的使用体验，所有的 Taichi 功能都可以在 import taichi as ti 以后使用，Taichi 本身也可以使用 pip 进行安装。当然，Taichi 也可以与常用的 Python 包（numpy、matplotlib、PyTorch 等）进行交互。

在这篇文章中，我们将通过三个计算例子来演示如何使用 Taichi 让你的 Python 轻松加速 > 50 倍。这三个例子是：1. 计算质数数目；2. 动态规划求解最长公共子序列；3. 求解反应-扩散方程。云服务器提供商