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通过使用HERE获得的加速给我留下了深刻的印象numba

今天我在 SO 中发现了一个希望加快代码速度的人提出的问题。所以我想让我们看看我们能用numba.

这是代码：

from numba import autojit
from time import time

LIMIT = pow(10,6)

def primes(limit):
    # Keep only odd numbers in sieve, mapping from index to number is
    # num = 2 * idx + 3
    # The square of the number corresponding to idx then corresponds to:
    # idx2 = 2*idx*idx + 6*idx + 3
    sieve = [True] * (limit // 2)
    prime_numbers = set([2])
    for j in range(len(sieve)):
        if sieve[j]:
            new_prime = 2*j + 3
            prime_numbers.add(new_prime)
            for k in range((2*j+6)*j+3, len(sieve), new_prime):
                sieve[k] = False
    return list(prime_numbers)


numba_primes = autojit(primes)



start = time()
numba_primes(LIMIT)
end=time()
print("Numba: Time Taken : ",end-start)

start = time()
primes(LIMIT)
end=time()
print("Python: Time Taken : ",end-start)

结果：

('Numba: Time Taken : ', 0.68790602684021)
('Python: Time Taken : ', 0.12417221069335938)

为什么会这样？似乎用numba这段代码并没有变得更快！

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这是您的代码的 numba 化版本（使用 Numba 0.13），它通过使用 numpy 数组进行了优化

import numpy as np
import numba

# You could also just use @numba.jit or @numba.jit(nopython=True)
# here and get comparable timings.
@numba.jit('void(uint8[:])', nopython=True)
def primes_util(sieve):
    ssz = sieve.shape[0]
    for j in xrange(ssz):
        if sieve[j]:
            new_prime = 2*j + 3
            for k in xrange((2*j+6)*j+3, ssz, new_prime):
                sieve[k] = False

def primes_numba(limit):
    sieve = np.ones(limit // 2, dtype=np.uint8)
    primes_util(sieve)

    return [2] + (np.nonzero(sieve)[0]*2 + 3).tolist()

然后与时间进行比较：

In [112]: %timeit primes(LIMIT)
1 loops, best of 3: 221 ms per loop

In [113]: %timeit primes_numba(LIMIT)
100 loops, best of 3: 11 ms per loop

In [114]:

a = set(primes(LIMIT))
b = set(primes_numba(LIMIT))

a == b
Out[114]:

True

这是 20 倍的加速，尽管可能还可以进行进一步优化。如果没有 jit 装饰器，numba 版本在我的机器上运行大约 300 毫秒。实际调用primes_util只需要大约 5 毫秒，其余的是调用np.nonzero和转换为列表。

于 2014-03-31T18:30:19.457 回答