我想使用python改善卷积性能，并希望对如何最好地改善性能有一些见解。

我目前正在使用scipy进行卷积，使用的代码类似于下面的代码段：

import numpy
import scipy
import scipy.signal
import timeit

a=numpy.array ( [ range(1000000) ] )
a.reshape(1000,1000)
filt=numpy.array( [ [ 1, 1, 1 ], [1, -8, 1], [1,1,1] ] )

def convolve():
  global a, filt
  scipy.signal.convolve2d ( a, filt, mode="same" )

t=timeit.Timer("convolve()", "from __main__ import convolve")
print "%.2f sec/pass" % (10 * t.timeit(number=10)/100)

我正在使用灰度级（0到255之间的整数值）处理图像数据，并且当前每个卷积得到大约四分之一秒。我的想法是执行以下操作之一：

使用corepy，最好进行一些优化使用icc和ikml重新编译numpy。使用python-cuda。

我想知道是否有人对这些方法有任何经验（通常会获得什么样的收益，并且值得花时间），或者是否有人知道有更好的库可以与Numpy进行卷积。

谢谢！

编辑：

通过使用Numpy在C语言中重写python循环，可将速度提高约10倍。