পাইথনে CPU/GPU-সচেতন ক্লাসের জন্য ডায়নামিক ইনহেরিটেন্স

পাইথনে শর্তসাপেক্ষ উত্তরাধিকার সহ ডায়নামিক অ্যারে হ্যান্ডলিং

এই সমাধানটি CPU/GPU-অ্যাগনস্টিক অ্যারে পরিচালনার জন্য NumPy এবং CuPy ব্যবহার করে পাইথনে গতিশীল উত্তরাধিকার প্রদর্শন করে। এটি নমনীয়তা এবং মডুলারিটির জন্য পাইথনের অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং নিযুক্ত করে।

from typing import Union
import numpy as np
import cupy as cp
# Base class for shared functionality
class BaseArray:
    def bar(self, x):
        # Example method: Add x to the array
        return self + x
# Numpy-specific class
class NumpyArray(BaseArray, np.ndarray):
    pass
# CuPy-specific class
class CuPyArray(BaseArray, cp.ndarray):
    pass
# Factory function to handle conditional inheritance
def create_array(foo: Union[np.ndarray, cp.ndarray]):
    if isinstance(foo, cp.ndarray):
        return foo.view(CuPyArray)
    return foo.view(NumpyArray)
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    foo_np = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    foo_cp = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
    array_np = create_array(foo_np)
    array_cp = create_array(foo_cp)
    print(array_np.bar(2))  # [3.0, 4.0, 5.0]
    print(array_cp.bar(2))  # [3.0, 4.0, 5.0] (on GPU)

ক্লাস মোড়ানো ব্যবহার করে বিকল্প পদ্ধতি

এই সমাধানটি ইনপুট প্রকারের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে CPU/GPU আচরণ অর্পণ করতে একটি র‍্যাপার ক্লাস ব্যবহার করে। ফোকাস পরিষ্কার কোড এবং উদ্বেগ বিচ্ছেদ হয়.

from typing import Union
import numpy as np
import cupy as cp
# Wrapper class for CPU/GPU agnostic operations
class ArrayWrapper:
    def __init__(self, foo: Union[np.ndarray, cp.ndarray]):
        self.xp = cp.get_array_module(foo)
        self.array = foo
    def add(self, value):
        return self.xp.array(self.array + value)
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    foo_np = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    foo_cp = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
    wrapper_np = ArrayWrapper(foo_np)
    wrapper_cp = ArrayWrapper(foo_cp)
    print(wrapper_np.add(2))  # [3.0, 4.0, 5.0]
    print(wrapper_cp.add(2))  # [3.0, 4.0, 5.0] (on GPU)

উভয় সমাধানের জন্য ইউনিট পরীক্ষা

সমাধানগুলি সিপিইউ এবং জিপিইউ পরিবেশে প্রত্যাশিত হিসাবে কাজ করে তা নিশ্চিত করতে ইউনিট পরীক্ষাগুলি।

import unittest
import numpy as np
import cupy as cp
class TestArrayInheritance(unittest.TestCase):
    def test_numpy_array(self):
        foo = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
        array = create_array(foo)
        self.assertTrue(isinstance(array, NumpyArray))
        self.assertTrue(np.array_equal(array.bar(2), np.array([3.0, 4.0, 5.0])))
    def test_cupy_array(self):
        foo = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
        array = create_array(foo)
        self.assertTrue(isinstance(array, CuPyArray))
        self.assertTrue(cp.array_equal(array.bar(2), cp.array([3.0, 4.0, 5.0])))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

পাইথনে ডায়নামিক উত্তরাধিকার সম্পর্কে প্রয়োজনীয় প্রশ্ন

1. গতিশীল উত্তরাধিকার কি?
2. ডাইনামিক ইনহেরিটেন্স একটি ক্লাসকে তার আচরণ বা প্যারেন্ট ক্লাসকে ইনপুটের উপর ভিত্তি করে রানটাইমে সামঞ্জস্য করতে দেয়, যেমন এর মধ্যে স্যুইচ করা NumPy এবং CuPy.
3. কিভাবে করে get_array_module কাজ?
4. এই CuPy ফাংশন একটি অ্যারে কিনা তা নির্ধারণ করে NumPy বা CuPy উদাহরণ, অপারেশনের জন্য ব্যাকএন্ড নির্বাচন সক্রিয় করা।
5. ভূমিকা কি view() উত্তরাধিকারে?
6. দ view() NumPy এবং CuPy উভয় ক্ষেত্রেই পদ্ধতি একই ডেটা দিয়ে একটি নতুন অ্যারে উদাহরণ তৈরি করে কিন্তু এটিকে একটি ভিন্ন শ্রেণী বরাদ্দ করে।
7. কিভাবে গতিশীল উত্তরাধিকার কর্মক্ষমতা উন্নত করে?
8. অপ্টিমাইজ করা ব্যাকএন্ড নির্বাচন করে এবং অপ্রয়োজনীয় যুক্তি এড়িয়ে, গতিশীল উত্তরাধিকার দক্ষ CPU এবং GPU ব্যবহার নিশ্চিত করে।
9. আমি কি ভবিষ্যতে অতিরিক্ত ব্যাকএন্ড যোগ করতে পারি?
10. হ্যাঁ, আপনার ডায়নামিক ইনহেরিটেন্স লজিককে মডুলারভাবে ডিজাইন করে, আপনি বিদ্যমান কোড পুনর্লিখন না করেই টেনসরফ্লো বা JAX-এর মতো লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।

কার্যকরী গতিশীল উত্তরাধিকারের জন্য মূল উপায়

পাইথনে গতিশীল উত্তরাধিকার নমনীয় এবং হার্ডওয়্যার-অজ্ঞেয়মূলক ক্লাস তৈরি করার একটি শক্তিশালী উপায় প্রদান করে। মডুলার এবং দক্ষ ডিজাইন বেছে নেওয়ার মাধ্যমে, আপনি নিশ্চিত করেন যে আপনার কোড NumPy এবং CuPy-এর মতো বিভিন্ন ব্যাকএন্ডে মানিয়ে নেওয়ার সময় বজায় রাখা যায়। এই বহুমুখিতা প্রকল্পগুলিকে উপকৃত করে যার জন্য স্কেলেবিলিটি এবং কর্মক্ষমতা প্রয়োজন।

এই নিবন্ধে প্রদর্শিত সমাধানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করা ডেভেলপারদের ডোমেন-নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জগুলি সমাধানের দিকে মনোনিবেশ করতে দেয়৷ বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ, যেমন CPU প্রোটোটাইপ থেকে GPU- ভারী কাজের চাপে রূপান্তর, অভিযোজিত কোডের গুরুত্ব তুলে ধরে। এই নীতিগুলির সাথে, গতিশীল উত্তরাধিকার শক্তিশালী পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের ভিত্তি হয়ে ওঠে। 💡