什么时候numba有效？

Question

我知道 numba 会产生一些开销，并且在某些情况下（非密集计算）它会比纯 python 慢。但我不知道在哪里画线。是否可以使用算法复杂度的顺序来确定在哪里？

例如，在此代码中添加两个比 5 短的数组 (~O(n))，纯 python 更快：

def sum_1(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

@numba.jit('float64[:](float64[:],float64[:])')
def sum_2(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

# try 100
a = np.linspace(1.0,2.0,5)
b = np.linspace(1.0,2.0,5)
print("pure python: ")
%timeit -o sum_1(a,b)
print("\n\n\n\npython + numba: ")
%timeit -o sum_2(a,b)

更新：我正在寻找类似here 的指南：

“一般准则是为不同的数据大小和算法选择不同的目标。“cpu”目标适用于小数据大小（大约小于 1KB）和低计算强度算法。它的开销最少. “并行”目标适用于中等数据大小（大约小于 1MB）。线程增加了小延迟。“cuda”目标适用于大数据大小（大约大于 1MB）和高计算强度算法。将内存传入和传出 GPU 会增加大量开销。”

Answer 1

运行此代码可使我的机器加速约 6 倍：

@numba.autojit
def sum_2(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

Python：3.31 µs，numba：589 ns。

至于您的问题，我真的认为这与复杂性无关，它可能主要取决于您正在执行的操作类型。另一方面，您仍然可以绘制 python/numba 比较，以查看给定函数发生偏移的位置。

Answer 2

如果您不完全知道显式输入和输出声明的结果是什么，请让 numba 来决定。根据您的输入，您可能希望使用'float64(float64[::1],float64[::1])'。 （标量输出，连续输入数组）。如果您使用跨步输入调用显式声明的函数，它将失败，如果您愿意 Numba 完成这项工作，它只会重新编译。 如果不使用fastmath=True，也不能使用 SIMD，因为它会改变结果的精度。

计算至少 4 个部分和（256 位向量），而不是计算这些部分和的总和（Numpy 也不计算天真的总和）。

使用 MSeiferts 优秀基准工具的示例

import numpy as np
import numba as nb
from itertools import chain

def python_loop(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
        result += (i+j)
    return result

@nb.njit
def numba_loop_zip(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

#Your version with suboptimal input and output (prevent njit compilation) declaration
@nb.jit('float64[:](float64[:],float64[:])')
def numba_your_func(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

@nb.njit(fastmath=True)
def numba_loop_zip_fastmath(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

@nb.njit(fastmath=True)
def numba_loop_fastmath_single(a,b):
    result = 0.0
    size=min(a.shape[0],b.shape[0])
    for i in range(size):
            result += a[i]+b[i]
    return result

@nb.njit(fastmath=True,parallel=True)
def numba_loop_fastmath_multi(a,b):
    result = 0.0
    size=min(a.shape[0],b.shape[0])
    for i in nb.prange(size):
            result += a[i]+b[i]
    return result

#just for fun... single-threaded for small arrays,
#multithreaded for larger arrays
@nb.njit(fastmath=True,parallel=True)
def numba_loop_fastmath_combined(a,b):
    result = 0.0
    size=min(a.shape[0],b.shape[0])
    if size>2*10**4:
        result=numba_loop_fastmath_multi(a,b)
    else:
        result=numba_loop_fastmath_single(a,b)
    return result

def numpy_methods(a, b):
    return a.sum() + b.sum()

def python_sum(a, b):
    return sum(chain(a.tolist(), b.tolist()))

from simple_benchmark import benchmark, MultiArgument

arguments = {
    2**i: MultiArgument([np.zeros(2**i), np.zeros(2**i)])
    for i in range(2, 19)
}
b = benchmark([python_loop, numba_loop_zip, numpy_methods,numba_your_func, python_sum,numba_loop_zip_fastmath,numba_loop_fastmath_single,numba_loop_fastmath_multi,numba_loop_fastmath_combined], arguments, warmups=[numba_loop_zip,numba_loop_zip_fastmath,numba_your_func,numba_loop_fastmath_single,numba_loop_fastmath_multi,numba_loop_fastmath_combined])

%matplotlib notebook
b.plot()

请注意，仅在某些特殊情况下建议使用numba_loop_fastmath_multi 或numba_loop_fastmath_combined(a,b)。更常见的是，这样一个简单的函数是另一个问题的一部分，可以更有效地并行化（启动线程有一些开销）

Answer 3

当 numba 生效时，很难划清界限。但是有一些指标可能无效：

• 如果您不能将 jit 与 nopython=True 一起使用 - 每当您无法在 nopython 模式下编译它时，您要么尝试编译太多，要么编译速度不会明显加快。

• 如果您不使用数组 - 当您处理传递给 numba 函数的列表或其他类型（从其他 numba 函数除外）时，numba 需要复制这些会导致大量开销。

1234563这些会处理）。

在 numba 比其他解决方案快“一点”的情况下，您可能不想使用它还有另一个原因：在某些情况下，必须提前编译 Numba 函数，或者在第一次调用时编译。即使您调用它数百次，编译也会比您的收益慢得多。编译时间也会增加：numba 导入速度很慢，编译 numba 函数也会增加一些开销。如果导入开销增加 1-10 秒，减少几毫秒是没有意义的。

numba 的安装也很复杂（至少没有 conda），所以如果你想共享你的代码，那么你就有一个真正的“严重依赖”。

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您的示例缺少与 NumPy 方法和高度优化的纯 Python 版本的比较。我添加了一些比较函数并做了一个基准测试（使用我的库simple_benchmark）：

import numpy as np
import numba as nb
from itertools import chain

def python_loop(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
        result += (i+j)
    return result

@nb.njit
def numba_loop(a,b):
    result = 0.0
    for i,j in zip(a,b):
            result += (i+j)
    return result

def numpy_methods(a, b):
    return a.sum() + b.sum()

def python_sum(a, b):
    return sum(chain(a.tolist(), b.tolist()))

from simple_benchmark import benchmark, MultiArgument

arguments = {
    2**i: MultiArgument([np.zeros(2**i), np.zeros(2**i)])
    for i in range(2, 17)
}
b = benchmark([python_loop, numba_loop, numpy_methods, python_sum], arguments, warmups=[numba_loop])

%matplotlib notebook
b.plot()

是的，numba 函数对于小数组最快，但是对于较长的数组，NumPy 解决方案会稍微快一些。 Python 解决方案速度较慢，但​​“更快”的替代方案已经比您最初提出的解决方案快得多。

在这种情况下，我会简单地使用 NumPy 解决方案，因为它简短、易读且速度快，除非您处理大量短数组并多次调用该函数 - 那么 numba 解决方案会好得多。