如何用 Numba 加速 Python 代码?

这是我写的该系列文章中的第二篇。所有的文章如下:

  1. 加速您的算法第1部分 – PyTorch
  2. 加速您的算法第2部分 – Numba
  3. 加速您的算法第3部分 – 并行化
  4. 加速您的算法第4部分 – Dask

这些文章对应的 Jupyter Notebooks 代码如下:

[Github-SpeedUpYourAlgorithms] 和 [Kaggle]


目录

  1. 介绍
  2. 为什么选择 Numba?
  3. Numba 是如何工作的?
  4. 使用 Numba 的基本功能(只需要加上 @jit!)
  5. @vectorize 装饰器
  6. 在 GPU 上运行函数
  7. 扩展阅读
  8. 参考

注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba


1. 介绍

Numba 是 python 的即时(Just-in-time)编译器,即当您调用 python 函数时,您的全部或部分代码就会被转换为“即时”执行的机器码,它将以您的本地机器码速度运行!它由 Anaconda 公司赞助,并得到了许多其他组织的支持。

在 Numba 的帮助下,您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数(例如循环)。它还支持 numpy 库!所以,您也可以在您的计算中使用 numpy,并加快整体计算,因为 python 中的循环非常慢。 您还可以使用 python 标准库中的 math 库的许多函数,如 sqrt 等。有关所有兼容函数的完整列表,请查看 此处


2. 为什么选择 Numba?

 

那么,当有像 cythonPypy 之类的许多其他编译器时,为什么要选择 numba?

原因很简单,这样您就不必离开写 python 代码的舒适区。是的,就是这样,您根本不需要为了获得一些的加速来改变您的代码,这与您从类似的具有类型定义的 cython 代码获得的加速相当。那不是很好吗?

您只需要添加一个熟悉的 python 功能,即添加一个包装器(一个装饰器)到您的函数上。类的装饰器也在开发中了。

所以,您只需要添加一个装饰器就可以了。例如:

这仍然看起来像一个原生 python 代码,不是吗?


3. 如何使用 Numba?

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“question mark neon signage” by Emily Morter on Unsplash

Numba 使用 LLVM 编译器基础结构 将原生 python 代码转换成优化的机器码。使用 numba 运行代码的速度可与 C/C++ 或 Fortran 中的类似代码相媲美。

以下是代码的编译方式:

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图片来源

首先,Python 函数被传入,优化并转换为 numba 的中间表达,然后在类型推断(type inference)之后,就像 numpy 的类型推断(所以 python float 是一个 float64),它被转换为 LLVM 可解释代码。 然后将此代码提供给 LLVM 的即时编译器以生成机器码。

您可以根据需要在运行时或导入时 生成 机器码,导入需要在 CPU(默认)或 GPU 上进行。


4. 使用 numba 的基本功能(只需要加上 @jit !)

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Photo by Charles Etoroma on Unsplash

小菜一碟!

为了获得最佳性能,numba 实际上建议在您的 jit 装饰器中加上 nopython=True 参数,加上后就不会使用 Python 解释器了。或者您也可以使用 @njit。如果您加上 nopython=True 的装饰器失败并报错,您可以用简单的 @jit 装饰器来编译您的部分代码,对于它能够编译的代码,将它们转换为函数,并编译成机器码。然后将其余部分代码提供给 python 解释器。

所以,您只需要这样做:


当使用 @jit 时,请确保您的代码有 numba 可以编译的内容,比如包含库(numpy)和它支持的函数的计算密集型循环。否则它将不会编译任何东西,并且您的代码将比没有使用 numba 时更慢,因为存在 numba 内部代码检查的额外开销。

还有更好的一点是,numba 会对首次作为机器码使用后的函数进行缓存。 因此,在第一次使用之后它将更快,因为它不需要再次编译这些代码,如果您使用的是和之前相同的参数类型。

如果您的代码是 可并行化 的,您也可以传递 parallel=True 作为参数,但它必须与 nopython=True 一起使用,目前这只适用于CPU。

您还可以指定希望函数具有的函数签名,但是这样就不会对您提供的任何其他类型的参数进行编译。 例如:


现在您的函数只能接收两个 int32 类型的参数并返回一个 int32 类型的值。 通过这种方式,您可以更好地控制您的函数。 如果需要,您甚至可以传递多个函数签名。

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您还可以使用 numba 提供的其他装饰器:

  1. @vectorize:允许将标量参数作为 numpy 的 ufuncs 使用,
  2. @guvectorize:生成 NumPy 广义上的 ufuncs,
  3. @stencil:定义一个函数使其成为 stencil 类型操作的核函数
  4. @jitclass:用于 jit 类,
  5. @cfunc:声明一个函数用于本地回调(被C/C++等调用),
  6. @overload:注册您自己的函数实现,以便在 nopython 模式下使用,例如: @overload(scipy.special.j0)

Numba 还有 Ahead of timeAOT)编译,它生成不依赖于 Numba 的已编译扩展模块。 但:

  1. 它只允许常规函数(ufuncs 就不行),
  2. 您必须指定函数签名。并且您只能指定一种签名,如果需要指定多个签名,需要使用不同的名字。

它还根据您的CPU架构系列生成通用代码。


5. @vectorize 装饰器

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“gray solar panel lot” by American Public Power Association on Unsplash

通过使用 @vectorize 装饰器,您可以对仅能对标量操作的函数进行转换,例如,如果您使用的是仅适用于标量的 python 的 math 库,则转换后就可以用于数组。 这提供了类似于 numpy 数组运算(ufuncs)的速度。 例如:

您还可以将 target 参数传递给此装饰器,该装饰器使 target 参数为 parallel 时用于并行化代码,为 cuda 时用于在 cuda\GPU 上运行代码。

使 target=“parallel”“cuda” 进行矢量化通常比 numpy 实现的代码运行得更快,只要您的代码具有足够的计算密度或者数组足够大。如果不是,那么由于创建线程以及将元素分配到不同线程需要额外的开销,因此可能耗时更长。所以运算量应该足够大,才能获得明显的加速。

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这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子:


6. 在GPU上运行函数

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“time-lapsed of street lights” by Marc Sendra martorell on Unsplash

您也可以像装饰器一样传递 @jit 来运行 cuda/GPU 上的函数。 为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数,需要先做一些初始计算。 实际上,您必须声明并管理网格,块和线程的层次结构。这并不那么难。

要在GPU上执行函数,您必须定义一个叫做 核函数设备函数 的函数。首先让我们来看 核函数

关于核函数要记住一些要点:

a)核函数在被调用时要显式声明其线程层次结构,即块的数量和每块的线程数量。您可以编译一次核函数,然后用不同的块和网格大小多次调用它。

b)核函数没有返回值。因此,要么必须对原始数组进行更改,要么传递另一个数组来存储结果。为了计算标量,您必须传递单元素数组。


因此,要启动核函数,您必须传入两个参数:

  1. 每块的线程数,
  2. 块的数量。

例如:

每个线程中的核函数必须知道它在哪个线程中,以便了解它负责数组的哪些元素。Numba 只需调用一次即可轻松获得这些元素的位置。


为了节省将 numpy 数组复制到指定设备,然后又将结果存储到 numpy 数组中所浪费的时间,Numba 提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备,如:numba.cuda.device_arraynumba.cuda。 device_array_likenumba.cuda.to_device 等函数来节省不必要的复制到 cpu 的时间(除非必要)。

另一方面,设备函数 只能从设备内部(通过核函数或其他设备函数)调用。 比较好的一点是,您可以从 设备函数 中返回一个值。 因此,您可以用此函数的返回值来计算 核函数设备函数 里的内容。


您还应该在这里查看 Numba 的 cuda 库支持的功能。

Numba 在其 cuda 库中也有自己的 原子操作随机数生成器共享内存实现(以加快数据的访问)等功能。

ctypes/cffi/cython 的互用性:

  • cffi – 在 nopython 模式下支持调用 CFFI 函数。
  • ctypes – 在 nopython 模式下支持调用 ctypes 包装函数。
  • Cython 导出的函数是 可调用 的。

7. 扩展阅读

  1. https://nbviewer.jupyter.org/github/ContinuumIO/gtc2017-numba/tree/master/
  2. https://devblogs.nvidia.com/seven-things-numba/
  3. https://devblogs.nvidia.com/numba-python-cuda-acceleration/
  4. https://jakevdp.github.io/blog/2015/02/24/optimizing-python-with-numpy-and-numba/
  5. https://www.youtube.com/watch?v=1AwG0T4gaO0

8. 参考

  1. http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/index.html
  2. https://github.com/ContinuumIO/gtc2018-numba
  3. http://stephanhoyer.com/2015/04/09/numba-vs-cython-how-to-choose/

谢谢阅读!

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