Warisan Dinamis untuk Kelas Sadar CPU/GPU dengan Python

Penanganan Array Dinamis dengan Warisan Bersyarat dengan Python

Solusi ini menunjukkan pewarisan dinamis dalam Python menggunakan NumPy dan CuPy untuk penanganan array agnostik CPU/GPU. Ia menggunakan pemrograman berorientasi objek Python untuk fleksibilitas dan modularitas.

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)

Pendekatan Alternatif Menggunakan Class Wrapping

Solusi ini menggunakan kelas wrapper untuk mendelegasikan perilaku CPU/GPU secara dinamis berdasarkan jenis input. Fokusnya adalah pada kode yang bersih dan pemisahan kekhawatiran.

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)

Tes Unit untuk Kedua Solusi

Pengujian unit untuk memastikan solusi berfungsi seperti yang diharapkan di seluruh lingkungan CPU dan 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()

Pertanyaan Penting Tentang Warisan Dinamis dengan Python

1. Apa itu warisan dinamis?
2. Warisan dinamis memungkinkan kelas untuk menyesuaikan perilakunya atau kelas induknya saat runtime berdasarkan masukan, seperti beralih antar NumPy Dan CuPy.
3. Bagaimana caranya get_array_module bekerja?
4. Fungsi CuPy ini menentukan apakah suatu array adalah a NumPy atau CuPy Misalnya, mengaktifkan pemilihan backend untuk operasi.
5. Apa perannya view() dalam warisan?
6. Itu view() metode di NumPy dan CuPy membuat instance array baru dengan data yang sama tetapi menugaskannya ke kelas yang berbeda.
7. Bagaimana pewarisan dinamis meningkatkan kinerja?
8. Dengan memilih backend yang dioptimalkan dan menghindari logika yang berlebihan, pewarisan dinamis memastikan pemanfaatan CPU dan GPU yang efisien.
9. Bisakah saya menambahkan backend tambahan di masa mendatang?
10. Ya, dengan mendesain logika pewarisan dinamis secara modular, Anda bisa menyertakan pustaka seperti TensorFlow atau JAX tanpa menulis ulang kode yang sudah ada.

Poin Penting untuk Warisan Dinamis yang Efektif

Warisan dinamis dengan Python menyediakan cara ampuh untuk membuat kelas yang fleksibel dan agnostik perangkat keras. Dengan memilih desain modular dan efisien, Anda memastikan bahwa kode Anda tetap dapat dipelihara sambil beradaptasi dengan berbagai backend seperti NumPy dan CuPy. Fleksibilitas ini menguntungkan proyek yang memerlukan skalabilitas dan kinerja.

Menggabungkan solusi seperti yang ditunjukkan dalam artikel ini memungkinkan pengembang untuk fokus pada penyelesaian tantangan spesifik domain. Contoh nyata, seperti transisi dari prototipe CPU ke beban kerja yang banyak menggunakan GPU, menyoroti pentingnya kode yang dapat beradaptasi. Dengan prinsip-prinsip ini, pewarisan dinamis menjadi landasan pemrograman Python yang tangguh. 💡