Dinamičko nasljeđivanje za CPU/GPU-svjesne klase u Pythonu

Rukovanje dinamičkim nizom s uvjetnim nasljeđivanjem u Pythonu

Ovo rješenje demonstrira dinamičko nasljeđivanje u Pythonu koristeći NumPy i CuPy za CPU/GPU-agnostičko rukovanje nizom. Za fleksibilnost i modularnost koristi Pythonovo objektno orijentirano programiranje.

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)

Alternativni pristup korištenjem prelamanja klase

Ovo rješenje koristi klasu omotača za dinamičko delegiranje CPU/GPU ponašanja na temelju vrste unosa. Fokus je na čistom kodu i odvajanju problema.

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)

Jedinični testovi za oba rješenja

Jedinični testovi kako bi se osiguralo da rješenja rade kako se očekuje u CPU i GPU okruženjima.

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()

Osnovna pitanja o dinamičkom nasljeđivanju u Pythonu

1. Što je dinamičko nasljeđivanje?
2. Dinamičko nasljeđivanje omogućuje klasi da prilagodi svoje ponašanje ili nadređenu klasu tijekom izvođenja na temelju unosa, poput prebacivanja između NumPy i CuPy.
3. Kako se get_array_module raditi?
4. Ova funkcija CuPy određuje je li niz a NumPy ili CuPy na primjer, omogućavajući odabir pozadine za operacije.
5. Koja je uloga view() u nasljedstvo?
6. The view() metoda u NumPy i CuPy stvara novu instancu polja s istim podacima, ali joj dodjeljuje drugu klasu.
7. Kako dinamičko nasljeđivanje poboljšava izvedbu?
8. Odabirom optimiziranih pozadina i izbjegavanjem redundantne logike, dinamičko nasljeđivanje osigurava učinkovito korištenje CPU-a i GPU-a.
9. Mogu li u budućnosti dodati dodatne pozadine?
10. Da, modularnim dizajnom logike dinamičkog nasljeđivanja možete uključiti biblioteke kao što su TensorFlow ili JAX bez ponovnog pisanja postojećeg koda.

Ključni zaključci za učinkovito dinamičko nasljeđivanje

Dinamičko nasljeđivanje u Pythonu pruža moćan način za stvaranje fleksibilnih i hardverski agnostičkih klasa. Odabirom modularnih i učinkovitih dizajna osiguravate da se vaš kod može održavati dok se prilagođava različitim pozadinama kao što su NumPy i CuPy. Ova svestranost koristi projektima koji zahtijevaju skalabilnost i performanse.

Uključivanje rješenja poput onih prikazanih u ovom članku omogućuje programerima da se usredotoče na rješavanje izazova specifičnih za domenu. Primjeri iz stvarnog svijeta, poput prijelaza s CPU prototipova na GPU teška radna opterećenja, naglašavaju važnost prilagodljivog koda. S ovim načelima, dinamičko nasljeđivanje postaje kamen temeljac robusnog Python programiranja. 💡