Numba

NumbaはPythonおよびNumPyのサブセットのソースコードを高速に実行する機械語に変換するJITコンパイラ。llvmliteにて、LLVMをバックエンドに使用し、CPU向けにコンパイルする。Anaconda, Inc.がスポンサーになっている。

かつてはNVIDIA CUDA向けもNumba内で開発されていたが、Numba 0.61より非推奨になり、Numba CUDAに分離され、NVIDIAが開発することになった。

 実行時コンパイル 
Pythonの関数に @jit のデコレーターを付けることで、実行時にJITコンパイルされる。

下記の例においては、Numba 0.27.0において、Pythonよりも200倍高速に動作し、NumPyの組み込みのsum()関数よりも30%高速に動作する。

from numba import jit

@jit
def sum1d(ary):
    total = 0.0
    for i in range(ary.shape[0]):
        total += ary[i]
    return total

 Numba CUDA 

Numba CUDAはNVIDIAが開発していて、通常はCUDAカーネルをC++で記述するが、Numba CUDAはそれをPythonで記述できる。なお、CUDAカーネルをC++で記述するので構わないが、CUDAをPythonで実行したい場合は、PyCUDAやCUDA Pythonなどがある。

Numba CUDAのCUDAカーネル内では、Pythonの記法で記載するが、メモリ確保が出来ないため、NumPyのほとんどの機能は使えない。Numba CUDAはCuPyと併用することが出来て、CUDAカーネル外になるが、CuPyではNumPyの機能が使える。以下、CuPyを併用したときのB = A + A.Tのサンプルコード。

import cupy as cp
from numba import cuda

@cuda.jit
def add_kernel(A, B):
    y, x = cuda.grid(2)
    B[y, x] = A[y, x] + A[x, y]

A = cp.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=cp.float32)
B = cp.zeros(A.shape, dtype=cp.float32)
add_kernel[1, A.shape](A, B)

print(B)
print(A + A.T)

 参照 

 関連項目 
 JAX (ライブラリ)

 外部リンク 



Category:Pythonの実装
Category:オープンソースソフトウェア