Python 是一種高效的動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言，廣泛應(yīng)用于科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序中。影響 python 流行的因素有很多，包括它簡(jiǎn)潔而富有表現(xiàn)力的語(yǔ)法和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、全面的“包含電池”的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、優(yōu)秀的文檔、廣泛的庫(kù)和工具生態(tài)系統(tǒng)、專業(yè)支持的可用性以及大而開放的社區(qū)。不過，最重要的也許是 Python 這樣的動(dòng)態(tài)類型化、解釋性語(yǔ)言所能實(shí)現(xiàn)的高生產(chǎn)率。 Python 既靈活又靈活，這使它成為快速原型設(shè)計(jì)和構(gòu)建完整系統(tǒng)的優(yōu)秀語(yǔ)言。

但是 Python 最大的優(yōu)點(diǎn)也可能是它最大的弱點(diǎn)：它的靈活性和無類型的高級(jí)語(yǔ)法會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)和計(jì)算密集型程序的性能下降。因此，關(guān)心效率的 Python 程序員通常用 C 重寫最里面的循環(huán)，并從 Python 調(diào)用編譯后的 C 函數(shù)。有許多項(xiàng)目旨在使這種優(yōu)化更容易，例如 Cython ，但它們通常需要學(xué)習(xí)新的語(yǔ)法。理想情況下， Python 程序員希望在不使用其他編程語(yǔ)言的情況下使現(xiàn)有的 Python 代碼更快，而且，自然地，許多人希望使用加速器來從他們的代碼中獲得更高的性能。

Numba ：高性能計(jì)算的高生產(chǎn)率

你為什么不想在 Numba 上用 Python Anaconda 編譯一個(gè) CUDA 的 Python 編譯器，因?yàn)槟悴幌胗?Python 的 GPUs 編譯一個(gè) PythonCPU 語(yǔ)言。答案當(dāng)然是運(yùn)行本機(jī)編譯代碼比運(yùn)行動(dòng)態(tài)解釋代碼快很多倍。 Numba 的工作原理是允許您為 Python 函數(shù)指定類型簽名，這樣可以在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行編譯（這是“ Just-in-time ”或 JIT 編譯）。 Numba 動(dòng)態(tài)編譯代碼的能力意味著您不會(huì)放棄 Python 的靈活性。這是向提供高生產(chǎn)率編程和高性能計(jì)算的理想組合邁出的一大步。

使用 Numba ，現(xiàn)在可以編寫標(biāo)準(zhǔn)的 Python 函數(shù)并在支持 CUDA -GPU 上運(yùn)行它們。 Numba 是為面向數(shù)組的計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)的，很像廣泛使用的 NumPy 庫(kù)。面向數(shù)組的計(jì)算任務(wù)中的數(shù)據(jù)并行性自然適合 GPUs 這樣的加速器。 Numba 理解 NumPy 數(shù)組類型，并使用它們生成高效的編譯代碼，以便在 GPUs 或多核 CPU 上執(zhí)行。所需的編程工作可以簡(jiǎn)單到添加一個(gè)函數(shù)修飾符來指示 Numba 為 GPU 編譯。例如，下面代碼中的 @vectorize 修飾符在運(yùn)行時(shí)生成標(biāo)量函數(shù) Add 的編譯矢量化版本，以便可以在 GPU 上并行處理數(shù)據(jù)數(shù)組。

import numpy as np
from numba import vectorize @vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda')
def Add(a, b): return a + b # Initialize arrays
N = 100000
A = np.ones(N, dtype=np.float32)
B = np.ones(A.shape, dtype=A.dtype)
C = np.empty_like(A, dtype=A.dtype) # Add arrays on GPU

C = Add(A, B)要在 CPU 上編譯并運(yùn)行相同的函數(shù)，我們只需將目標(biāo)更改為“ CPU ”，這將在 CPU 上產(chǎn)生編譯的、矢量化的 C 代碼級(jí)別的性能。這種靈活性有助于您生成更多可重用的代碼，并允許您在沒有 GPUs 的機(jī)器上進(jìn)行開發(fā)。

GPU -Python 加速庫(kù)

CUDA 并行計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)之一是其可用 GPU – 加速庫(kù) 的寬度。Numba 團(tuán)隊(duì)的另一個(gè)項(xiàng)目叫做 pyculib ，提供到 CUDA cuBLAS （稠密線性代數(shù)） 、 快速傅里葉變換 和 cuRAND （隨機(jī)數(shù)生成） 庫(kù)的 Python 接口。許多應(yīng)用程序只需使用這些庫(kù)就可以獲得顯著的加速，而無需編寫任何特定于 GPU 的代碼。

import numpy as np
from pyculib import rand as curand prng = curand.PRNG(rndtype=curand.PRNG.XORWOW)
rand = np.empty(100000)
prng.uniform(rand)

print rand[:10]使用 CUDA Python 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行

Anaconda （以前的 Continuum Analytics ）認(rèn)識(shí)到，在某些計(jì)算上實(shí)現(xiàn)大的加速需要一個(gè)更具表現(xiàn)力的編程接口，對(duì)并行性的控制比庫(kù)和自動(dòng)循環(huán)矢量化所能提供的更詳細(xì)。因此， Numba 還有另一組重要的特性，它們構(gòu)成了非正式的“ CUDA Python ”。 NUBA 公開了 CUDA 編程模型，就像 CUDA C / C ++中一樣，但是使用純 Python 語(yǔ)法，這樣程序員就可以創(chuàng)建定制的、并行的并行內(nèi)核，而不必留下 Python 的舒適性和優(yōu)點(diǎn)。 Numba 的 CUDA JIT （通過 decorator 或 function call 提供）在運(yùn)行時(shí)編譯 CUDA Python 函數(shù)，將它們專門化為您使用的類型，而且它的 CUDA Python API 提供了對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和 CUDA 流等功能的顯式控制。

下面的代碼示例用一個(gè)簡(jiǎn)單的 Mandelbrot set 內(nèi)核演示了這一點(diǎn)。請(qǐng)注意， mandel_kernel 函數(shù)使用 Numba 提供的 cuda.threadIdx, cuda.blockIdx, cuda.blockDim, and cuda.gridDim 結(jié)構(gòu)來計(jì)算當(dāng)前線程的全局 X 和 Y 像素索引。與其他 CUDA 語(yǔ)言一樣，我們通過在括號(hào)中插入一個(gè)“執(zhí)行配置”（ CUDA – 表示運(yùn)行內(nèi)核的線程數(shù)和線程塊數(shù)）來啟動(dòng)內(nèi)核函數(shù)名和參數(shù)列表： mandel_kernel[griddim, blockdim](-2.0, 1.0, -1.0, 1.0, d_image, 20) 。您還可以看到使用 to_host 和 to_device API 函數(shù)在 GPU 之間復(fù)制數(shù)據(jù)。

您可以在 Github 上獲得完整的 Mandelbrot 示例的 Jupyter 筆記本 。

@cuda.jit(device=True)
def mandel(x, y, max_iters): """ Given the real and imaginary parts of a complex number, determine if it is a candidate for membership in the Mandelbrot set given a fixed number of iterations. """ c = complex(x, y) z = 0.0j for i in range(max_iters): z = z*z + c if (z.real*z.real + z.imag*z.imag) >= 4: return i return max_iters @cuda.jit
def mandel_kernel(min_x, max_x, min_y, max_y, image, iters): height = image.shape[0] width = image.shape[1] pixel_size_x = (max_x - min_x) / width pixel_size_y = (max_y - min_y) / height startX = cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x + cuda.threadIdx.x startY = cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y + cuda.threadIdx.y gridX = cuda.gridDim.x * cuda.blockDim.x; gridY = cuda.gridDim.y * cuda.blockDim.y; for x in range(startX, width, gridX): real = min_x + x * pixel_size_x for y in range(startY, height, gridY): imag = min_y + y * pixel_size_y image[y, x] = mandel(real, imag, iters) gimage = np.zeros((1024, 1536), dtype = np.uint8)
blockdim = (32, 8)
griddim = (32,16) start = timer()
d_image = cuda.to_device(gimage)
mandel_kernel[griddim, blockdim](-2.0, 1.0, -1.0, 1.0, d_image, 20) d_image.to_host()

dt = timer() - start print "Mandelbrot created on GPU in %f s" % dt imshow(gimage)在帶有 NVIDIA Tesla P100GPU 和 Intel Xeon E5-2698 v3CPU 的服務(wù)器上， CUDA Python Mandelbrot 代碼的運(yùn)行速度比純 Python 版本快近 1700 倍。 1700x 似乎是一個(gè)不切實(shí)際的加速，但請(qǐng)記住，我們將編譯的、并行的、 GPU – 加速的 Python 代碼與 CPU 上解釋的單線程 Python 代碼進(jìn)行比較。

今天就開始使用 Numba

Numba 為 Python 開發(fā)人員提供了一個(gè)進(jìn)入 GPU 加速計(jì)算的簡(jiǎn)單入口，并為使用日益復(fù)雜的 CUDA 代碼提供了一條路徑，只需使用最少的新語(yǔ)法和行話。您可以從簡(jiǎn)單的函數(shù)修飾符開始自動(dòng)編譯函數(shù)，或者使用 pyculib 公開的功能強(qiáng)大的 CUDA 庫(kù)。隨著您對(duì)并行編程概念的深入理解，以及當(dāng)您需要對(duì)并行線程進(jìn)行富有表現(xiàn)力和靈活的控制時(shí)， CUDA 是可用的，無需您在第一天就投入使用。

Numba 是一個(gè)經(jīng)過 BSD 許可的開源項(xiàng)目，它本身嚴(yán)重依賴于 LLVM 編譯器的功能。 Numba 的 GPU 后端使用了基于 LLVM 的 NVIDIA 編譯器 SDK 。 CUDA 庫(kù)的 膿皰 包裝器也是開源的，并且是 BSD 許可的。

要開始使用 Numba ，第一步是下載并安裝 Anaconda 分布 ，這是一個(gè)“完全免費(fèi)的企業(yè)級(jí) Python 發(fā)行版，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)分析和科學(xué)計(jì)算”，其中包括許多流行的軟件包（ NumPy 、 Scipy 、 Matplotlib 、 iPython 等）和功能強(qiáng)大的包管理器“ conda ”。一旦安裝了 Anaconda ，輸入 conda install numba cudatoolkit pyculib 安裝所需的 CUDA 包。然后查看 ContinuumIO github 存儲(chǔ)庫(kù)上的 CUDA 的 Numba 教程 。

關(guān)于作者

Mark Harris 是 NVIDIA 杰出的工程師，致力于 RAPIDS 。 Mark 擁有超過 20 年的 GPUs 軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，從圖形和游戲到基于物理的模擬，到并行算法和高性能計(jì)算。當(dāng)他還是北卡羅來納大學(xué)的博士生時(shí)，他意識(shí)到了一種新生的趨勢(shì)，并為此創(chuàng)造了一個(gè)名字： GPGPU （圖形處理單元上的通用計(jì)算）。

審核編輯：郭婷