Нумба

	Домашний логотип
Оригинальный автор(ы)	Непрерывная аналитика
Разработчик(и)	Общественный проект
Первоначальный выпуск	15 августа 2012 г .; 11 лет назад
Стабильная версия	0.60.0 / 13 июня 2024 г .; 50 дней назад
Репозиторий	github .с / онемевший / онемевший ;
Написано в	Питон , С
Операционная система	Кросс-платформенный
Тип	Технические вычисления
Лицензия	2-пункт BSD
Веб-сайт	Онемевший .pydata .org

Numba — это с открытым исходным кодом JIT-компилятор , который преобразует подмножество Python и NumPy в быстрый машинный код с использованием LLVM через пакет Python llvmlite. Он предлагает ряд возможностей для распараллеливания кода Python для процессоров и графических процессоров, часто с незначительными изменениями кода.

Numba был запущен Трэвисом Олифантом в 2012 году и с тех пор находится в активной разработке в своем репозитории на GitHub с частыми выпусками. Проект реализуется разработчиками Anaconda, Inc. при поддержке DARPA , Фонда Гордона и Бетти Мур , Intel , Nvidia и AMD , а также сообщества участников на GitHub .

Пример

Numba можно использовать, просто применив numba.jit декоратор функции Python, которая выполняет числовые вычисления:

import numba
import random

@numba.jit
def monte_carlo_pi(n_samples: int) -> float:
    """Monte Carlo"""
    acc = 0
    for i in range(n_samples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x**2 + y**2) < 1.0:
            acc += 1
    return 4.0 * acc / n_samples

Компиляция «точно в срок» происходит прозрачно при вызове функции:

>>> monte_carlo_pi(1000000)
3.14

На веб-сайте Numba содержится множество других примеров, а также информация о том, как добиться от Numba хорошей производительности.

Поддержка графического процессора

Numba может компилировать функции Python в код графического процессора. Изначально доступны два бэкэнда:

Начиная с версии 0.56.4, ^[2] AMD ROCm HSA официально переведен в неподдерживаемый статус, и отдельная заглушка репозитория для него создана .

Альтернативные подходы

Numba — это один из способов сделать Python быстрым путем компиляции определенных функций, содержащих Код Python и NumPy. Существует множество альтернативных подходов для быстрых числовых вычислений с помощью Python, таких как Cython , Pythran и PyPy .

Ссылки

^ «Выпуск 0.60.0» . 13 июня 2024 г. Проверено 22 июня 2024 г.
^ «Примечания к выпуску — документация Numba 0.56.4+0.g288a38bbd.dirty-py3.7-linux-x86_64.egg» .

[wikidata-9f3c7923aba093fefd97e663a0aeda6d20c44b03-v13-1] «Выпуск 0.60.0» . 13 июня 2024 г. Проверено 22 июня 2024 г.

[2] «Примечания к выпуску — документация Numba 0.56.4+0.g288a38bbd.dirty-py3.7-linux-x86_64.egg» .

[1]

[2]