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Each @ is a single call to hand-optimized BLAS with SIMD and multithreading. NumPy trades O(N) memory for O(N^2) memory -- it stores the full 2000x2000 matrix (30MB) -- but the computation is done in compiled C/C++ (Apple Accelerate on macOS, OpenBLAS or MKL on Linux), not Python.

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