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python - 为 numba 优化对 numpy 数组的访问

coder 2023-08-23 原文

我最近偶然发现了 numba并考虑用更优雅的 autojitted python 代码替换一些自制的 C 扩展。不幸的是，当我尝试第一个快速基准测试时，我并不高兴。在这里，numba 似乎并没有比普通的 python 好多少，尽管我本以为会有接近 C 的性能:

from numba import jit, autojit, uint, double
import numpy as np
import imp
import logging
logging.getLogger('numba.codegen.debug').setLevel(logging.INFO)

def sum_accum(accmap, a):
    res = np.zeros(np.max(accmap) + 1, dtype=a.dtype)
    for i in xrange(len(accmap)):
        res[accmap[i]] += a[i]
    return res

autonumba_sum_accum = autojit(sum_accum)
numba_sum_accum = jit(double[:](int_[:], double[:]), 
                      locals=dict(i=uint))(sum_accum)

accmap = np.repeat(np.arange(1000), 2)
np.random.shuffle(accmap)
accmap = np.repeat(accmap, 10)
a = np.random.randn(accmap.size)

ref = sum_accum(accmap, a)
assert np.all(ref == numba_sum_accum(accmap, a))
assert np.all(ref == autonumba_sum_accum(accmap, a))

%timeit sum_accum(accmap, a)
%timeit autonumba_sum_accum(accmap, a)
%timeit numba_sum_accum(accmap, a)

accumarray = imp.load_source('accumarray', '/path/to/accumarray.py')
assert np.all(ref == accumarray.accum(accmap, a))

%timeit accumarray.accum(accmap, a)

这在我的机器上给出了:

10 loops, best of 3: 52 ms per loop
10 loops, best of 3: 42.2 ms per loop
10 loops, best of 3: 43.5 ms per loop
1000 loops, best of 3: 321 us per loop

我正在运行来自 pypi 的最新 numba 版本 0.11.0。有什么建议，如何修复代码，以便它与 numba 一起运行得相当快？

最佳答案

我想通了。 numba 无法确定 np.max(accmap) 的结果类型，即使 accmap 的类型设置为 int。这不知何故减慢了一切，但修复很容易:

@autojit(locals=dict(reslen=uint))
def sum_accum(accmap, a):
    reslen = np.max(accmap) + 1
    res = np.zeros(reslen, dtype=a.dtype)
    for i in range(len(accmap)):
        res[accmap[i]] += a[i]
    return res

结果相当可观，大约是C版本的2/3:

10000 loops, best of 3: 192 us per loop

2022 年更新: 在这个问题上的工作导致了 python 包 numpy_groupies，可以在这里找到:

https://github.com/ml31415/numpy-groupies

关于python - 为 numba 优化对 numpy 数组的访问，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20679380/

pythonnumbaaccmapaccumnumpyjitaccumarray

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