Numba是開源JIT編譯器,它通過llvmlite繫結包,使用LLVM將包括很多NumPy函數的聚焦數值計算的Python子集,翻譯成快速的機械碼。它為在CPU和GPU上並列化Python代碼提供了大量選項,而經常只需要微小的代碼變更。

Numba
原作者Continuum Analytics
開發者社區計劃
首次釋出2012年8月15日,​12年前​(2012-08-15
目前版本0.60.0[1](2024年1月13日,​10個月前​(2024-01-13
預覽版本0.61.0dev0(2024年5月15日,​6個月前​(2024-05-15
原始碼庫 編輯維基數據連結
程式語言Python, C
作業系統跨平台
類型科學計算英語List of numerical analysis software
特許條款
  • 2句版BSD特許條款
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網站numba.pydata.org

Numba由Travis Oliphant英語Travis Oliphant在2012年開創並在github[2]上活躍開發而經常有新的發行。這個計劃由Anaconda公司的開發者驅動,並受到DARPA、Gordon和Betty Moore基金會、IntelNvidiaAMD和GitHub上的社區貢獻者的支援。

例子

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Numba可以通過簡單的在進行數值計算的Python函數上應用numba.jit修飾詞來使用:

import numba
import random

@numba.jit
def monte_carlo_pi(n_samples: int):
    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

即時編譯在函數被呼叫時透明地進行:

>>> monte_carlo_pi(1000000)
3.14

Numba的網站[3]包含了更多的例子,還有如何從Numba獲得更好的效能的資訊。

GPU支援

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Numba可以把Python函數編譯成GPU代碼。目前能獲得二個後端:

替代方式

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Numba是使Python快速的方法之一,它編譯包含Python和Numpy代碼的特定函數。存在很多用Python進行快速數值計算的替代方式,比如CythonTensorFlowPyTorchChainer英語Chainer、Pythran[6]PyPy

參照

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  1. ^ Releases · numba/numba. GitHub. [2024-11-01]. (原始內容存檔於2022-08-31) (英語). 
  2. ^ github頁面存檔備份,存於互聯網檔案館
  3. ^ 網站頁面存檔備份,存於互聯網檔案館
  4. ^ Numba for CUDA GPUs. [2020-09-29]. (原始內容存檔於2019-04-16). 
  5. ^ Numba for AMD ROC GPUs. [2020-09-29]. (原始內容存檔於2019-04-16). 
  6. ^ Pythran頁面存檔備份,存於互聯網檔案館