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news 2025/9/17 13:27:50

电商网站设计规范,网站开发工程师上海,wordpress 连载,基础网站建设代码1. Numba 基础 1.1 什么是 Numba？ Numba 是一个 JIT 编译器，用于加速数值计算。它通过即时编译技术，将 Python 代码在运行时编译为机器代码，极大地提升执行速度，特别适合循环和矩阵操作等密集型计算。 2. Numba 基本…

1. Numba 基础

1.1 什么是 Numba？

Numba 是一个 JIT 编译器，用于加速数值计算。它通过即时编译技术，将 Python 代码在运行时编译为机器代码，极大地提升执行速度，特别适合循环和矩阵操作等密集型计算。

2. Numba 基本使用

2.1 `@jit` 装饰器

@jit 装饰器是 Numba 的基本加速手段，它将被装饰的函数动态编译为机器码，以提高性能。如果设置 nopython=True，它会进入无 Python 模式，完全避免 Python 的解释开销。

示例代码：

import numpy as np
from numba import jit# 使用 @jit 加速计算，启用 nopython 模式，保证最高的性能
@jit(nopython=True)
def sum_array(arr):total = 0for i in arr:  # 遍历数组元素并累加total += ireturn total# 生成一个随机的大型数组作为输入数据
data = np.random.rand(1000000)# 执行加速后的函数并输出结果
result = sum_array(data)
print(f"Sum result: {result}")

解释：

@jit(nopython=True) 指示 Numba 进入无 Python 模式，避免 Python 解释器的参与，获得最大性能提升。
sum_array 是一个简单的数组求和函数，由于使用了循环操作，因此 Numba 能够大幅加速执行。

2.2 `@njit` 装饰器

@njit 是 @jit(nopython=True) 的简写，功能相同，确保 Numba 进入无 Python 模式。

from numba import njit# 使用 @njit 直接进入无 Python 模式
@njit
def multiply_array(arr):total = 1for i in arr:  # 遍历数组元素并累乘total *= ireturn total# 生成随机数组并计算其元素的乘积
data = np.random.rand(1000000)
result = multiply_array(data)
print(f"Product result: {result}")

解释：

@njit 是一个简便的写法，相当于 @jit(nopython=True)，用于自动加速函数。
这里的 multiply_array 函数执行数组的累乘操作，Numba 对这种循环密集型任务有显著的加速效果。

3. Numba 与 NumPy

Numba 对 NumPy 的支持非常友好，它能够识别并加速 NumPy 的许多函数，特别是在处理大型矩阵和数组时，可以极大提升性能。

示例代码：使用 NumPy 和 Numba 加速矩阵运算

import numpy as np
from numba import njit# 使用 Numba 加速矩阵乘法
@njit
def matrix_mult(A, B):# 初始化结果矩阵为零矩阵C = np.zeros((A.shape[0], B.shape[1]))# 三重循环执行矩阵乘法for i in range(A.shape[0]):for j in range(B.shape[1]):for k in range(A.shape[1]):# 将A的行与B的列相乘累加C[i, j] += A[i, k] * B[k, j]return C# 生成两个500x500的随机矩阵
A = np.random.rand(500, 500)
B = np.random.rand(500, 500)# 执行加速后的矩阵乘法
C = matrix_mult(A, B)
print(C)

解释：

这里的 matrix_mult 是一个经典的三重循环矩阵乘法实现。由于是循环密集型操作，Numba 能够对其进行有效加速。
函数内使用了 NumPy 的 np.zeros 来初始化结果矩阵，这也是被 Numba 支持并优化的 NumPy 操作。

4. Numba 并行化

Numba 提供了并行化支持，允许在多核 CPU 上同时执行任务，提升性能。通过 @njit(parallel=True) 和 prange，你可以轻松并行化代码中的循环。

4.1 使用 `prange` 并行化

prange 是并行版本的 range，可以将循环的不同部分分配到多个线程中执行。

示例代码：并行化求和

from numba import njit, prange
import numpy as np# 使用并行化加速求和
@njit(parallel=True)
def parallel_sum(arr):total = 0# 使用 prange 代替 range 实现并行化循环for i in prange(len(arr)):total += arr[i]  # 各线程并行计算不同部分的数组求和return total# 生成随机数组
data = np.random.rand(1000000)# 执行并行求和
result = parallel_sum(data)
print(f"Parallel Sum Result: {result}")

解释：

prange 是 range 的并行版本，它将循环拆分为多个线程并行执行，从而充分利用多核 CPU。
@njit(parallel=True) 告诉 Numba 对这个函数进行并行优化。

4.2 并行化向量运算

对于一些简单的向量操作，比如数组归一化，Numba 的并行化也能提供很好的加速。

示例代码：并行化的数组归一化

@njit(parallel=True)
def normalize(arr):n = len(arr)result = np.empty(n)  # 初始化结果数组total = 0# 第一次并行循环计算数组的总和for i in prange(n):total += arr[i]mean = total / n  # 计算平均值# 第二次并行循环进行归一化操作for i in prange(n):result[i] = arr[i] / mean  # 将每个元素除以均值return result# 生成随机数组并进行归一化
data = np.random.rand(1000000)
normalized_data = normalize(data)
print(normalized_data[:10])  # 打印归一化结果的前10个元素

解释：

在这个例子中，prange 用于对两个独立的循环并行化：一个用于求和，另一个用于归一化。
Numba 可以高效地并行化向量操作，提高处理大规模数组的效率。

5. GPU 加速

Numba 支持使用 CUDA 将计算任务卸载到 GPU 上执行。GPU 非常擅长处理大规模并行计算，尤其是在矩阵运算和深度学习等领域。

5.1 安装 CUDA 支持

要使用 Numba 的 GPU 功能，首先你需要安装 NVIDIA CUDA Toolkit，并确保有一个支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。

5.2 使用 CUDA 加速

示例代码：简单的 GPU 向量加法

from numba import cuda
import numpy as np# 定义一个在 GPU 上运行的内核函数
@cuda.jit
def gpu_add(a, b, c):i = cuda.grid(1)  # 获取线程的唯一ID（索引）if i < c.size:  # 确保索引在数组范围内c[i] = a[i] + b[i]  # 执行数组加法# 初始化输入数据
n = 1000000
a = np.random.rand(n)
b = np.random.rand(n)
c = np.zeros(n)# 将数据复制到 GPU
a_device = cuda.to_device(a)
b_device = cuda.to_device(b)
c_device = cuda.to_device(c)# 设置 GPU 线程数和块数
threads_per_block = 512
blocks_per_grid = (a_device.size + (threads_per_block - 1)) // threads_per_block# 调用 GPU 上的加法函数
gpu_add[blocks_per_grid, threads_per_block](a_device, b_device, c_device)# 将结果从 GPU 复制回 CPU
c = c_device.copy_to_host()print(c[:10])  # 打印结果的前10个元素

解释：