Numba 是一個適用于 Python 代碼的開源式即時編譯器。借助該編譯器，開發(fā)者可以使用標準 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 會在執(zhí)行前立即將 Python 字節(jié)代碼轉(zhuǎn)換為機器代碼。

Numba 可用于使用可調(diào)用的 Python 對象（稱為修飾器）來優(yōu)化 CPU 和 GPU 功能。修飾器是一個函數(shù)，它將另一個函數(shù)作為輸入，進行修改，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間，并提高 Python 的可擴展性。

Numba 還可與 NumPy 結(jié)合使用，后者是一個復(fù)雜數(shù)學(xué)運算的開源 Python 庫，專為處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)而設(shè)計。調(diào)用修飾器時，Numa 將 Python 和/或 NumPy 代碼的子集轉(zhuǎn)換為針對環(huán)境自動優(yōu)化的字節(jié)碼。它使用 LLVM，這是一個面向 API 的開源庫，用于以編程方式創(chuàng)建機器原生代碼。Numba 針對各種 CPU 和 GPU 配置，提供了多種快速并行化 Python 代碼的選項，有時僅需一條命令即可。與 NumPy 結(jié)合使用時，Numba 會為不同的數(shù)組數(shù)據(jù)類型和布局生成專用代碼，進而優(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)的高效動態(tài)編程語言。由于其采用簡潔明了的語法，并具有標準數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、全面的標準庫、高水準的文檔、龐大的庫和工具生態(tài)系統(tǒng)以及大型開放社區(qū)，因此深受歡迎。不過，也許最重要的原因是，Python 等動態(tài)型態(tài)解釋語言能夠帶來超高效率。

但是，對于 Python 來說，這既是最大的優(yōu)勢，也是最大的劣勢。“它的靈活性和無類型的高級語法可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)和計算密集型程序的性能不佳，因為運行本地編譯代碼要比運行動態(tài)解釋代碼快很多倍。因此，注重效率的 Python 程序員通常會使用 C 語言重寫最內(nèi)層的循環(huán)，然后從 Python 調(diào)用已編譯的 C 語言函數(shù)。許多項目都力求簡化這種優(yōu)化（例如 Cython），但它們通常需要學(xué)習(xí)新的語法。雖然 Cython 顯著提高了性能，但可能需要對 Python 代碼進行艱巨的手動修改工作。

Numba 被視作 Cython 的替代方案，并且要簡單得多。它最大的吸引力在于無需學(xué)習(xí)新的語法，也無需替換 Python 解釋器、運行單獨的編譯步驟或安裝 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，在運行時即可進行編譯（即“即時”或 JIT 編譯）。Numba 能夠動態(tài)編譯代碼，這意味著，您還可以享受 Python 帶來的靈活性。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 語言或 FORTRAN 語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，運行速度最多快 100 倍。這是一項重要進步，推動了高效編程與高性能計算的完美結(jié)合。

Numba 執(zhí)行圖

Numba 專為面向數(shù)組的計算任務(wù)而設(shè)計，與應(yīng)用廣泛的 NumPy 庫類似。在面向數(shù)組的計算任務(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單，只需添加一個 @vectorize 函數(shù)修飾器，指示 Numba 在運行時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 即時編譯 NumPy 數(shù)組代碼外，Numba 還公開了“CUDA Python”：這是適用于 NVIDIA GPU 的 NVIDIA CUDA編程模型，采用 Python 語法編寫。加速 Python 后，它可以從膠水語言擴展至可高效執(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 計算的體驗。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)計領(lǐng)域深受歡迎。

Numba 已在 200 多種不同的平臺配置下進行了測試。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)運行，大多數(shù)系統(tǒng)均可使用預(yù)編譯的二進制文件。

用例

科學(xué)計算

數(shù)組處理應(yīng)用廣泛，從地理信息系統(tǒng)到計算復(fù)雜的幾何形狀，無一不及。電信公司使用數(shù)組來優(yōu)化無線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，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)組還可用于減少語言處理、天文成像和雷達/聲納中的外部噪聲。

有了 Python 等語言，開發(fā)者無需進行大量數(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)值密集型計算中存在性能缺陷，這會嚴重影響某些應(yīng)用程序的處理速度。Numba 是其中一個解決方案。許多人都認為它易于使用，因此對于沒有 C 語言等比較復(fù)雜語言經(jīng)驗的學(xué)生和開發(fā)者來說，意義重大。

NUMBA 對數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要意義

在數(shù)據(jù)科學(xué)中，迭代開發(fā)是一種非常實用的省時方案，因為開發(fā)者能夠通過觀察結(jié)果來不斷地改進程序。Python 等解釋語言在這種情景中尤為有用。但是，Python 在高度數(shù)學(xué)運算中存在性能限制，這可能會造成瓶頸，從而減緩整體處理速度并限制開發(fā)者的工作效率。

Numba 為開發(fā)者提供了一種調(diào)用編譯器函數(shù)的簡單方法，顯著提升了大型計算和數(shù)組的性能，從而解決了這一問題。Numba 簡單易學(xué)，并使數(shù)據(jù)科學(xué)家無需執(zhí)行使用編譯語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 僅由幾個具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個軟件線程。相比之下，GPU 由數(shù)百個核心組成，可以同時處理數(shù)千個線程。

Numba 通過以下方式支持 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)核看起來可以直接訪問 NumPy 數(shù)組，而這些數(shù)組在 CPU 和 GPU 之間自動傳輸。這為 Python 開發(fā)者提供了一個輕松進行 GPU 加速計算的方法，而且無需學(xué)習(xí)新語法或語言，即可學(xué)會如何應(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 實現(xiàn)快速迭代開發(fā)，同時達到針對 CPU 和 NVIDIA GPU 的編譯語言的速度。

我們使用配備 NVIDIA P100 GPU 和 Intel Xeon E5-2698 v3 CPU 的服務(wù)器進行了一次測試，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，性能提升是多個因素的共同作用，包括編譯、并行化和 GPU 加速。但是，它說明單是添加一個 GPU 即可實現(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開源軟件庫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 基元進行低級別計算優(yōu)化，但通過用戶友好型 Python 接口實現(xiàn)了 GPU 并行化和高帶寬顯存速度。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，數(shù)據(jù)可以通過一個類似 Pandas 的接口加載到 GPU 上，然后用于各種連接的機器學(xué)習(xí)和圖形分析算法，而無需離開 GPU。這種級別的互操作性可通過 Apache Arrow 等庫實現(xiàn)，并有助于實現(xiàn)端到端流程（從數(shù)據(jù)準備到機器學(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，并省去了來回復(fù)制主機內(nèi)存的高昂成本。

RAPIDS 團隊正在開發(fā)和參與許多開源項目，并與眾多開源項目（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