用Numba加速Python代码,变得像C++ 一样快!
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发布时间：2天前
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时间：7分钟前
Numba 是一个 Python 的即时编译器，由 Anaconda 公司赞助，能够将 Python 代码转换为运行速度接近 C++ 的机器码。Numba 支持 numpy 库，使得计算密集型的 Python 函数可以显著加速，因为 Python 的循环执行速度较慢。它还允许使用 Python 标准库中的 math 函数，如 sqrt，从而提高整体计算速度。使用 Numba 可以通过在函数上添加一个装饰器（如 @jit）来加速代码，而无需改变代码结构，与使用具有类型定义的 Cython 类似，但更简单，因为 Numba 与 Python 的语法兼容。
Numba 的工作原理是将 Python 函数转换为中间表达式，进行类型推断，然后转换为 LLVM 可解释代码，最终生成机器码。代码可以在运行时或导入时生成，支持在 CPU 或 GPU 上执行。要获得最佳性能，建议使用 nopython=True 参数或 @njit 装饰器，这将避免使用 Python 解释器。编译后的代码在首次使用后会缓存，从而在随后使用时更快。
使用 Numba 的基本功能需要在函数上加上 @jit 装饰器。为了进一步提高性能，可以使用 nopython=True 参数或 @njit，这将防止代码回退到 Python 解释器。此外，对于可并行化的代码，可以使用 parallel=True 参数。Numba 还允许指定函数签名，但请注意，这样做不会对其他类型的参数进行编译。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将标量操作函数转换为适用于数组的矢量化操作，类似于 numpy 的 ufuncs，从而提供更快的速度。通过传递 target 参数，可以针对 parallel 或 cuda 进行矢量化，从而在 CPU 或 GPU 上加速计算。在 GPU 上运行函数需要使用 @jit 装饰器，并导入 numba 库中的 cuda 模块。为了在 GPU 上高效执行，需要声明并管理线程和块的层次结构。
在 GPU 上执行函数时，需要定义核函数，每个线程中的核函数需要知道它在哪个线程中，以便了解它负责数组的哪些元素。Numba 提供了函数来声明并处理设备上的数组，以减少不必要的复制时间。设备函数只能在设备内部调用，并允许从设备函数中返回结果。Numba 的 cuda 库支持原子操作、随机数生成器和共享内存实现等功能，以提高性能。通过 Numba 的 ctypes/cffi/cython 互用性功能，可以轻松与 C/C++ 代码进行交互。
总之，Numba 提供了一种简便、高效的方式，通过即时编译技术加速 Python 代码，尤其是在处理计算密集型任务时。通过合理使用 Numba 的功能，可以显著提高代码执行速度，而无需大幅改变现有代码结构。此外，Numba 与 numpy 和其他标准库的兼容性使其成为加速 Python 代码的强大工具。
