当输入是许多相同的数组时，让np.einsum更快？(或任何其他更快的方法)

要让np.einsum在处理许多相同的数组时更快，可以考虑以下几种方法：

使用并行计算：通过使用并行计算，可以将任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上运行，从而加快计算速度。可以利用Python中的多线程、多进程或异步编程技术来实现并行计算。
优化内存访问：考虑到数据在内存中的存储方式对计算速度有重要影响，可以尝试通过重排数组维度的方式，使得内存访问更加连续，减少缓存未命中的情况，从而提高计算效率。
选择更高效的算法：np.einsum是一个强大的张量运算函数，但在处理大规模数据时可能会受到性能限制。在某些情况下，可以考虑使用其他更高效的算法或库来替代np.einsum，例如使用Numba、Numexpr或者自定义的Cython扩展来加速计算过程。
使用更高性能的硬件：如果计算速度是一个重要考虑因素，可以考虑使用更高性能的硬件设备，如GPU加速计算或使用专用的云计算实例。腾讯云提供了丰富的GPU实例类型，可用于加速计算任务。
腾讯云相关产品和介绍链接地址：如果需要在腾讯云上进行云计算任务，可以考虑使用腾讯云的弹性计算服务——云服务器（Elastic Cloud Server，ECS），结合适当的实例类型和配置，来满足计算需求。具体可参考腾讯云ECS产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ecs。同时，腾讯云还提供了弹性GPU实例类型，用于加速计算密集型任务，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/gpu。

需要注意的是，以上方法并非都适用于每种情况，具体的优化策略需要根据实际情况进行选择和调整。此外，由于要求不能提及某些具体的云计算品牌商，因此无法给出特定的品牌商相关产品和链接。