支持NumPy的JIT编译器Numba

作者 : RY    标签: numpy numba jit llvmpy ast

NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。

NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。

基本用法

Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。

Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩展库。

下面我们看一个例子:

import numba as nb
from numba import jit

@jit('f8(f8[:])')
def sum1d(array):
    s = 0.0
    n = array.shape[0]
    for i in range(n):
        s += array[i]
    return s

import numpy as np
array = np.random.random(10000)
%timeit sum1d(array)
%timeit np.sum(array)
%timeit sum(array)
10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop
10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop
100 loops, best of 3: 12.4 ms per loop

numba中提供了一些修饰器,它们可以将其修饰的函数JIT编译成机器码函数,并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码,我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。我们可以通过多种方式指定类型信息,在上面的例子中,类型信息由一个字符串’f8(f8[:])’指定。其中’f8’表示8个字节双精度浮点数,括号前面的’f8’表示返回值类型,括号里的表示参数类型,’[:]’表示一维数组。因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组,返回值是一个双精度浮点数。

需要注意的是,JIT所产生的函数只能对指定的类型的参数进行运算:

print sum1d(np.ones(10, dtype=np.int32))
print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float32))
print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float64))
1.2095376009e-312
1.46201599944e+185
10.0

如果希望JIT能针对所有类型的参数进行运算,可以使用autojit

from numba import autojit
@autojit
def sum1d2(array):
    s = 0.0
    n = array.shape[0]
    for i in range(n):
        s += array[i]
    return s

%timeit sum1d2(array)
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.int32))
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float32))
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float64))
10000 loops, best of 3: 143 us per loop
10.0
10.0
10.0

autoit虽然可以根据参数类型动态地产生机器码函数,但是由于它需要每次检查参数类型,因此计算速度也有所降低。numba的用法很简单,基本上就是用jitautojit这两个修饰器,和一些类型对象。下面的程序列出numba所支持的所有类型:

print [obj for obj in nb.__dict__.values() if isinstance(obj, nb.minivect.minitypes.Type)]
[size_t, Py_uintptr_t, uint16, complex128, float, complex256, void, int , long double,
 unsigned PY_LONG_LONG, uint32, complex256, complex64, object_, npy_intp, const char *,
 double, unsigned short, float, object_, float, uint64, uint32, uint8, complex128, uint16,
 int, int , uint8, complex64, int8, uint64, double, long double, int32, double, long double,
 char, long, unsigned char, PY_LONG_LONG, int64, int16, unsigned long, int8, int16, int32,
 unsigned int, short, int64, Py_ssize_t]

工作原理

numba的通过meta模块解析Python函数的ast语法树,对各个变量添加相应的类型信息。然后调用llvmpy生成机器码,最后再生成机器码的Python调用接口。

meta模块

通过研究numba的工作原理,我们可以找到许多有用的工具。例如meta模块可在程序源码、ast语法树以及Python二进制码之间进行相互转换。下面看一个例子:

def add2(a, b):
    return a + b

decompile_func能将函数的代码对象反编译成ast语法树,而str_ast能直观地显示ast语法树,使用这两个工具学习Python的ast语法树是很有帮助的。

from meta.decompiler import decompile_func
from meta.asttools import str_ast
print str_ast(decompile_func(add2))
FunctionDef(args=arguments(args=[Name(ctx=Param(),
                                      id='a'),
                                 Name(ctx=Param(),
                                      id='b')],
                           defaults=[],
                           kwarg=None,
                           vararg=None),
            body=[Return(value=BinOp(left=Name(ctx=Load(),
                                               id='a'),
                                     op=Add(),
                                     right=Name(ctx=Load(),
                                                id='b')))],
            decorator_list=[],
            name='add2')

python_source可以将ast语法树转换为Python源代码:

from meta.asttools import python_source
python_source(decompile_func(add2))
def add2(a, b):
    return (a + b)

decompile_pyc将上述二者结合起来,它能将Python编译之后的pyc或者pyo文件反编译成源代码。下面我们先写一个tmp.py文件,然后通过py_compile将其编译成tmp.pyc。

with open("tmp.py", "w") as f:
    f.write("""
def square_sum(n):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i**2
    return s
""")
import py_compile
py_compile.compile("tmp.py")

下面调用decompile_pyc将tmp.pyc显示为源代码:

with open("tmp.pyc", "rb") as f:
    decompile_pyc(f)
def square_sum(n):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += (i ** 2)
    return s

llvmpy模块

LLVM是一个动态编译器,llvmpy则可以通过Python调用LLVM动态地创建机器码。直接通过llvmpy创建机器码是比较繁琐的,例如下面的程序创建一个计算两个整数之和的函数,并调用它计算结果。

from llvm.core import Module, Type, Builder
from llvm.ee import ExecutionEngine, GenericValue

# Create a new module with a function implementing this:
#
# int add(int a, int b) {
#   return a + b;
# }
#
my_module = Module.new('my_module')
ty_int = Type.int()
ty_func = Type.function(ty_int, [ty_int, ty_int])
f_add = my_module.add_function(ty_func, "add")
f_add.args[0].name = "a"
f_add.args[1].name = "b"
bb = f_add.append_basic_block("entry")

# IRBuilder for our basic block
builder = Builder.new(bb)
tmp = builder.add(f_add.args[0], f_add.args[1], "tmp")
builder.ret(tmp)

# Create an execution engine object. This will create a JIT compiler
# on platforms that support it, or an interpreter otherwise
ee = ExecutionEngine.new(my_module)

# Each argument needs to be passed as a GenericValue object, which is a kind
# of variant
arg1 = GenericValue.int(ty_int, 100)
arg2 = GenericValue.int(ty_int, 42)

# Now let's compile and run!
retval = ee.run_function(f_add, [arg1, arg2])

# The return value is also GenericValue. Let's print it.
print "returned", retval.as_int()
returned 142

f_add就是一个动态生成的机器码函数,我们可以把它想象成C语言编译之后的函数。在上面的程序中,我们通过ee.run_function调用此函数,而实际上我们还可以获得它的地址,然后通过Python的ctypes模块调用它。

首先通过ee.get_pointer_to_function获得f_add函数的地址:

addr = ee.get_pointer_to_function(f_add)
addr
2975997968L

然后通过ctypes.PYFUNCTYPE创建一个函数类型:

import ctypes
f_type = ctypes.PYFUNCTYPE(ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int)

最后通过f_type将函数的地址转换为可调用的Python函数,并调用它:

f = f_type(addr)
f(100, 42)
142

numba所完成的工作就是:

  • 解析Python函数的ast语法树并加以改造,添加类型信息;
  • 将带类型信息的ast语法树通过llvmpy动态地转换为机器码函数,然后再通过和ctypes类似的技术为机器码函数创建包装函数供Python调用。

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