Numba 是一個(gè)適用于 Python 代碼的開(kāi)源式即時(shí)編譯器。借助該編譯器，開(kāi)發(fā)者可以使用標(biāo)準(zhǔn) Python 函數(shù)在 CPU 和 GPU 上加速數(shù)值函數(shù)。

什么是 NUMBA？

為了提高執(zhí)行速度，Numba 會(huì)在執(zhí)行前立即將 Python 字節(jié)代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器代碼。

Numba 可用于使用可調(diào)用的 Python 對(duì)象（稱為修飾器）來(lái)優(yōu)化 CPU 和 GPU 功能。修飾器是一個(gè)函數(shù)，它將另一個(gè)函數(shù)作為輸入，進(jìn)行修改，并將修改后的函數(shù)返回給用戶。這種模組化可減少編程時(shí)間，并提高 Python 的可擴(kuò)展性。

Numba 還可與 NumPy 結(jié)合使用，后者是一個(gè)復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算的開(kāi)源 Python 庫(kù)，專為處理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。調(diào)用修飾器時(shí)，Numa 將 Python 和/或 NumPy 代碼的子集轉(zhuǎn)換為針對(duì)環(huán)境自動(dòng)優(yōu)化的字節(jié)碼。它使用 LLVM，這是一個(gè)面向 API 的開(kāi)源庫(kù)，用于以編程方式創(chuàng)建機(jī)器原生代碼。Numba 針對(duì)各種 CPU 和 GPU 配置，提供了多種快速并行化 Python 代碼的選項(xiàng)，有時(shí)僅需一條命令即可。與 NumPy 結(jié)合使用時(shí)，Numba 會(huì)為不同的數(shù)組數(shù)據(jù)類型和布局生成專用代碼，進(jìn)而優(yōu)化性能。

為何選擇 NUMBA？

Python 是一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)的高效動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言。由于其采用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法，并具有標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、全面的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、高水準(zhǔn)的文檔、龐大的庫(kù)和工具生態(tài)系統(tǒng)以及大型開(kāi)放社區(qū)，因此深受歡迎。不過(guò)，也許最重要的原因是，Python 等動(dòng)態(tài)型態(tài)解釋語(yǔ)言能夠帶來(lái)超高效率。

但是，對(duì)于 Python 來(lái)說(shuō)，這既是最大的優(yōu)勢(shì)，也是最大的劣勢(shì)。“它的靈活性和無(wú)類型的高級(jí)語(yǔ)法可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)和計(jì)算密集型程序的性能不佳，因?yàn)檫\(yùn)行本地編譯代碼要比運(yùn)行動(dòng)態(tài)解釋代碼快很多倍。因此，注重效率的 Python 程序員通常會(huì)使用 C 語(yǔ)言重寫最內(nèi)層的循環(huán)，然后從 Python 調(diào)用已編譯的 C 語(yǔ)言函數(shù)。許多項(xiàng)目都力求簡(jiǎn)化這種優(yōu)化（例如 Cython），但它們通常需要學(xué)習(xí)新的語(yǔ)法。雖然 Cython 顯著提高了性能，但可能需要對(duì) Python 代碼進(jìn)行艱巨的手動(dòng)修改工作。

Numba 被視作 Cython 的替代方案，并且要簡(jiǎn)單得多。它最大的吸引力在于無(wú)需學(xué)習(xí)新的語(yǔ)法，也無(wú)需替換 Python 解釋器、運(yùn)行單獨(dú)的編譯步驟或安裝 C/C++ 編譯器。只需將@jit Numba 修飾器應(yīng)用于 Python 函數(shù)即可。這樣，在運(yùn)行時(shí)即可進(jìn)行編譯（即“即時(shí)”或 JIT 編譯）。Numba 能夠動(dòng)態(tài)編譯代碼，這意味著，您還可以享受 Python 帶來(lái)的靈活性。此外，Python 程序中由 Numba 編譯的數(shù)值算法，可以接近使用編譯后的 C 語(yǔ)言或 FORTRAN 語(yǔ)言編寫的程序的速度；并且與原生 Python 解釋器執(zhí)行的相同程序相比，運(yùn)行速度最多快 100 倍。這是一項(xiàng)重要進(jìn)步，推動(dòng)了高效編程與高性能計(jì)算的完美結(jié)合。

Numba 執(zhí)行圖

Numba 專為面向數(shù)組的計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)，與應(yīng)用廣泛的 NumPy 庫(kù)類似。在面向數(shù)組的計(jì)算任務(wù)中，數(shù)據(jù)并行性與 GPU 等加速器自然契合。Numba 理解 NumPy 數(shù)組類型，并將其用于生成高效的編譯代碼，以在 GPU 或多核 CPU 上執(zhí)行。所需的編程工作非常簡(jiǎn)單，只需添加一個(gè) @vectorize 函數(shù)修飾器，指示 Numba 在運(yùn)行時(shí)生成編譯的向量化函數(shù)版本。這樣，它便可用于在 GPU 上并行處理數(shù)據(jù)數(shù)組了。

除了為 CPU 或 GPU 即時(shí)編譯 NumPy 數(shù)組代碼外，Numba 還公開(kāi)了“CUDA Python”：這是適用于 NVIDIA GPU 的 NVIDIA CUDA編程模型，采用 Python 語(yǔ)法編寫。加速 Python 后，它可以從膠水語(yǔ)言擴(kuò)展至可高效執(zhí)行數(shù)字代碼的完整編程環(huán)境。

Numba 與 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)中其他工具的結(jié)合使用，改變了 GPU 計(jì)算的體驗(yàn)。Jupyter Notebook 提供基于瀏覽器的文檔創(chuàng)建環(huán)境，允許結(jié)合使用 Markdown 文本、可執(zhí)行代碼以及繪圖和圖像的圖形輸出。Jupyter 在教學(xué)、記錄科學(xué)分析和交互式原型設(shè)計(jì)領(lǐng)域深受歡迎。

Numba 已在 200 多種不同的平臺(tái)配置下進(jìn)行了測(cè)試。它基于 Intel 和 AMD x86、POWER8/9、ARM CPU 以及 NVIDIA 和 AMD GPU 上的 Windows、Apple Macintosh、Linux 操作系統(tǒng)運(yùn)行，大多數(shù)系統(tǒng)均可使用預(yù)編譯的二進(jìn)制文件。

用例

科學(xué)計(jì)算

數(shù)組處理應(yīng)用廣泛，從地理信息系統(tǒng)到計(jì)算復(fù)雜的幾何形狀，無(wú)一不及。電信公司使用數(shù)組來(lái)優(yōu)化無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，而醫(yī)療健康研究人員則使用數(shù)組分析包含內(nèi)臟器官信息的波形。數(shù)組還可用于減少語(yǔ)言處理、天文成像和雷達(dá)/聲納中的外部噪聲。

有了 Python 等語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)者無(wú)需進(jìn)行大量數(shù)學(xué)訓(xùn)練，即可使用這些領(lǐng)域的應(yīng)用程序。但是，Python 在數(shù)值密集型計(jì)算中存在性能缺陷，這會(huì)嚴(yán)重影響某些應(yīng)用程序的處理速度。Numba 是其中一個(gè)解決方案。許多人都認(rèn)為它易于使用，因此對(duì)于沒(méi)有 C 語(yǔ)言等比較復(fù)雜語(yǔ)言經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生和開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，意義重大。

NUMBA 對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要意義

在數(shù)據(jù)科學(xué)中，迭代開(kāi)發(fā)是一種非常實(shí)用的省時(shí)方案，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)者能夠通過(guò)觀察結(jié)果來(lái)不斷地改進(jìn)程序。Python 等解釋語(yǔ)言在這種情景中尤為有用。但是，Python 在高度數(shù)學(xué)運(yùn)算中存在性能限制，這可能會(huì)造成瓶頸，從而減緩整體處理速度并限制開(kāi)發(fā)者的工作效率。

Numba 為開(kāi)發(fā)者提供了一種調(diào)用編譯器函數(shù)的簡(jiǎn)單方法，顯著提升了大型計(jì)算和數(shù)組的性能，從而解決了這一問(wèn)題。Numba 簡(jiǎn)單易學(xué)，并使數(shù)據(jù)科學(xué)家無(wú)需執(zhí)行使用編譯語(yǔ)言編寫子程序這一復(fù)雜任務(wù)，從而加快速度。

NUMBA 為何可在 GPU 上表現(xiàn)更突出

在架構(gòu)方面，CPU 僅由幾個(gè)具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個(gè)軟件線程。相比之下，GPU 由數(shù)百個(gè)核心組成，可以同時(shí)處理數(shù)千個(gè)線程。

Numba 通過(guò)以下方式支持 CUDA GPU 編程：在 CUDA 執(zhí)行模型后，直接將受限的 Python 代碼子集編譯到 CUDA 內(nèi)核函數(shù)和設(shè)備函數(shù)中。使用 Numba 編寫的內(nèi)核看起來(lái)可以直接訪問(wèn) NumPy 數(shù)組，而這些數(shù)組在 CPU 和 GPU 之間自動(dòng)傳輸。這為 Python 開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)輕松進(jìn)行 GPU 加速計(jì)算的方法，而且無(wú)需學(xué)習(xí)新語(yǔ)法或語(yǔ)言，即可學(xué)會(huì)如何應(yīng)用日益復(fù)雜的 CUDA 編碼。借助 CUDA Python 和 Numba，您可以一舉兩得：使用 Python 實(shí)現(xiàn)快速迭代開(kāi)發(fā)，同時(shí)達(dá)到針對(duì) CPU 和 NVIDIA GPU 的編譯語(yǔ)言的速度。

我們使用配備 NVIDIA P100 GPU 和 Intel Xeon E5-2698 v3 CPU 的服務(wù)器進(jìn)行了一次測(cè)試，結(jié)果顯示，使用 Numba 編譯的 CUDA Python Mandelbrot 代碼比只使用 Python 快了近 1700 倍。與 CPU 上的單線程 Python 代碼相比，性能提升是多個(gè)因素的共同作用，包括編譯、并行化和 GPU 加速。但是，它說(shuō)明單是添加一個(gè) GPU 即可實(shí)現(xiàn)加速。

NVIDIA GPU 加速的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)

基于 CUDA-X AI 創(chuàng)建的 NVIDIA RAPIDS開(kāi)源軟件庫(kù)套件使您完全能夠在 GPU 上執(zhí)行端到端數(shù)據(jù)科學(xué)和分析流程。此套件依靠 NVIDIA CUDA 基元進(jìn)行低級(jí)別計(jì)算優(yōu)化，但通過(guò)用戶友好型 Python 接口實(shí)現(xiàn)了 GPU 并行化和高帶寬顯存速度。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，數(shù)據(jù)可以通過(guò)一個(gè)類似 Pandas 的接口加載到 GPU 上，然后用于各種連接的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形分析算法，而無(wú)需離開(kāi) GPU。這種級(jí)別的互操作性可通過(guò) Apache Arrow 等庫(kù)實(shí)現(xiàn)，并有助于實(shí)現(xiàn)端到端流程（從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到機(jī)器學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)）的加速。

RAPIDS 支持在許多熱門數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)之間共享設(shè)備內(nèi)存。這樣可將數(shù)據(jù)保留在 GPU 上，并省去了來(lái)回復(fù)制主機(jī)內(nèi)存的高昂成本。

RAPIDS 團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)和參與許多開(kāi)源項(xiàng)目，并與眾多開(kāi)源項(xiàng)目（包括 Apache Arrow、Numba、XGBoost、Apache Spark、scikit-learn 等）密切協(xié)作，確保 GPU 加速數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)中的所有組件順暢地協(xié)同工作。

審核編輯：湯梓紅