Numba

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Created

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2020 Oct 27 7:35

Editor

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Edited

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2024 Oct 16 13:23

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Numba, an open-source JIT compiler, accelerates Python code by translating subsets, particularly numerical functions, into optimized machine code using LLVM

Heavy Numerical Computations

Performance Boost

Ease of Use

CPU and GPU programming.

Numba: A High Performance Python Compiler

@njit( parallel=True) def simulator(out): # iterate loop in parallel for i in prange(out.shape[0]): out[i] = run_sim() Numba can automatically execute NumPy array expressions on multiple CPU cores and makes it easy to write parallel loops. LBB0_8: vmovups (%rax,%rdx,4), %ymm0 vmovups (%rcx,%rdx,4), %ymm1 vsubps %ymm1, %ymm0, %ymm2 vaddps %ymm2, %ymm2, %ymm2 Numba can automatically translate some loops into vector instructions for 2-4x speed improvements.

https://numba.pydata.org/

Numba: A High Performance Python Compiler

numba - 성능 업!

파이썬을 사용하는 목적에 성능은 포함되어 있지 않다고 엄청 강조한다. 그렇지만 가끔은 성능이 좋아졌으면 하고 바랄 때가 있다. 결과를 보기 위해 몇 시간을 구동해야 한다면 말이다. "High Performance Python(고성능 파이썬)"을 읽다 보니 책 제목답게 성능과 관련한 내용이 많았다. 당연히 나에게는 중요하지 않았다. 그런데, 파이썬 코드를 컴파일하는 챕터에서 거저 먹을 수 있는 몇 가지 방법을 알려주고 있었다.

https://pythonkim.tistory.com/95

numba - 성능 업!

numba를 이용한 Single-CPU, Multi-CPU, GPU-CUDA 의 box blur 속도 비교

얼마전 성능 및 코드 간결성 비교 numba.vectorize vs numba.jit 에서 O(n) 복잡도의 연산에 대한 Single-CPU 와 Multi-CPU 의 수행 속도를 비교하여 보았다. 수행에 소요되는 시간은 예상대로 입력 데이터의 개수 대해 선형적으로 증가하였다. 이번에는 O(n*r^2) 의 복잡도를 갖는 간단한 동일가중치 box blur 알고리즘에 대한 수행 속도를 비교해 보려고한다.(계산 복잡도는 box 크기 r 의 제곱에 비례한다.)

numba를 이용한 Single-CPU, Multi-CPU, GPU-CUDA 의 box blur 속도 비교

https://jrr.kr/487

numba를 이용한 Single-CPU, Multi-CPU, GPU-CUDA 의 box blur 속도 비교

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