Python での CPU/GPU 対応クラスの動的継承

Python での条件付き継承による動的配列処理

このソリューションは、CPU/GPU に依存しない配列処理に NumPy と CuPy を使用した Python での動的継承を示します。柔軟性とモジュール性のために Python のオブジェクト指向プログラミングが採用されています。

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)

クラスラッピングを使用した代替アプローチ

このソリューションは、ラッパー クラスを使用して、入力タイプに基づいて CPU/GPU の動作を動的に委任します。クリーンなコードと懸念事項の分離に重点が置かれています。

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)

両方のソリューションの単体テスト

CPU および GPU 環境全体でソリューションが期待どおりに動作することを確認するための単体テスト。

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()

Python の動的継承に関する重要な質問

1. 動的継承とは何ですか?
2. 動的継承により、クラスは実行時に入力に基づいてその動作または親クラスを調整できます。たとえば、 NumPy そして CuPy。
3. どのようにして get_array_module 仕事？
4. この CuPy 関数は、配列が NumPy または CuPy たとえば、操作のバックエンド選択が可能になります。
5. 役割は何ですか view() 相続では？
6. の view() NumPy と CuPy の両方のメソッドは、同じデータを持つ新しい配列インスタンスを作成しますが、それに別のクラスを割り当てます。
7. 動的継承はどのようにパフォーマンスを向上させるのでしょうか?
8. 最適化されたバックエンドを選択し、冗長ロジックを回避することで、動的継承により CPU と GPU の効率的な使用が保証されます。
9. 将来的にバックエンドを追加できますか?
10. はい、動的継承ロジックをモジュール的に設計することで、既存のコードを書き直すことなく、TensorFlow や JAX などのライブラリを組み込むことができます。

効果的な動的継承のための重要なポイント

Python の動的継承は、柔軟でハードウェアに依存しないクラスを作成するための強力な方法を提供します。モジュール式で効率的な設計を選択することで、NumPy や CuPy などのさまざまなバックエンドに適応しながら、コードの保守性を確保できます。この多用途性は、スケーラビリティとパフォーマンスを必要とするプロジェクトに役立ちます。

この記事で説明したようなソリューションを組み込むことで、開発者はドメイン固有の課題の解決に集中できるようになります。 CPU プロトタイプから GPU を多用するワークロードへの移行などの実例は、適応可能なコードの重要性を強調しています。これらの原則により、動的継承は堅牢な Python プログラミングの基礎となります。 💡