Héritage dynamique pour les classes CPU/GPU en Python

Gestion dynamique des tableaux avec héritage conditionnel en Python

Cette solution démontre l'héritage dynamique en Python à l'aide de NumPy et CuPy pour la gestion des tableaux indépendants du CPU/GPU. Il utilise la programmation orientée objet de Python pour plus de flexibilité et de modularité.

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)

Approche alternative utilisant le wrapper de classe

Cette solution utilise une classe wrapper pour déléguer dynamiquement le comportement CPU/GPU en fonction du type d'entrée. L'accent est mis sur un code propre et la séparation des préoccupations.

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)

Tests unitaires pour les deux solutions

Tests unitaires pour garantir que les solutions fonctionnent comme prévu dans les environnements CPU et GPU.

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()

Questions essentielles sur l'héritage dynamique en Python

1. Qu’est-ce que l’héritage dynamique ?
2. L'héritage dynamique permet à une classe d'ajuster son comportement ou sa classe parent au moment de l'exécution en fonction des entrées, comme basculer entre NumPy et CuPy.
3. Comment get_array_module travail?
4. Cette fonction CuPy détermine si un tableau est un NumPy ou CuPy par exemple, permettant la sélection du backend pour les opérations.
5. Quel est le rôle de view() en héritage ?
6. Le view() La méthode dans NumPy et CuPy crée une nouvelle instance de tableau avec les mêmes données mais lui attribue une classe différente.
7. Comment l’héritage dynamique améliore-t-il les performances ?
8. En sélectionnant des backends optimisés et en évitant la logique redondante, l'héritage dynamique garantit une utilisation efficace du CPU et du GPU.
9. Puis-je ajouter des backends supplémentaires à l’avenir ?
10. Oui, en concevant votre logique d'héritage dynamique de manière modulaire, vous pouvez inclure des bibliothèques comme TensorFlow ou JAX sans réécrire le code existant.

Points clés à retenir pour un héritage dynamique efficace

L'héritage dynamique en Python offre un moyen puissant de créer des classes flexibles et indépendantes du matériel. En choisissant des conceptions modulaires et efficaces, vous vous assurez que votre code reste maintenable tout en s'adaptant à différents backends comme NumPy et CuPy. Cette polyvalence profite aux projets nécessitant évolutivité et performance.

L'intégration de solutions telles que celles présentées dans cet article permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution des défis spécifiques au domaine. Des exemples concrets, tels que la transition de prototypes de CPU vers des charges de travail gourmandes en GPU, soulignent l'importance d'un code adaptable. Avec ces principes, l’héritage dynamique devient la pierre angulaire d’une programmation Python robuste. 💡