Python의 CPU/GPU 인식 클래스에 대한 동적 상속

Python의 조건부 상속을 사용한 동적 배열 처리

이 솔루션은 CPU/GPU에 구애받지 않는 배열 처리를 위해 NumPy 및 CuPy를 사용하는 Python의 동적 상속을 보여줍니다. 유연성과 모듈성을 위해 Python의 객체 지향 프로그래밍을 사용합니다.

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)

클래스 래핑을 사용한 대체 접근 방식

이 솔루션은 래퍼 클래스를 사용하여 입력 유형에 따라 CPU/GPU 동작을 동적으로 위임합니다. 깨끗한 코드와 우려 사항의 분리에 중점을 둡니다.

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)

두 솔루션 모두에 대한 단위 테스트

솔루션이 CPU 및 GPU 환경에서 예상대로 작동하는지 확인하기 위한 단위 테스트입니다.

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()

Python의 동적 상속에 대한 필수 질문

1. 동적 상속이란 무엇입니까?
2. 동적 상속을 사용하면 클래스 간 전환과 같이 입력을 기반으로 런타임 시 동작이나 상위 클래스를 조정할 수 있습니다. NumPy 그리고 CuPy.
3. 어떻게 get_array_module 일하다?
4. 이 CuPy 함수는 배열이 배열인지 여부를 결정합니다. NumPy 또는 CuPy 인스턴스를 사용하여 작업을 위한 백엔드 선택을 활성화합니다.
5. 역할은 무엇입니까? view() 상속에?
6. 그만큼 view() NumPy와 CuPy의 메서드는 동일한 데이터로 새 배열 인스턴스를 생성하지만 다른 클래스를 할당합니다.
7. 동적 상속은 어떻게 성능을 향상시킵니까?
8. 최적화된 백엔드를 선택하고 중복 논리를 방지함으로써 동적 상속을 통해 효율적인 CPU 및 GPU 활용이 보장됩니다.
9. 나중에 백엔드를 더 추가할 수 있나요?
10. 예, 동적 상속 논리를 모듈식으로 설계하면 기존 코드를 다시 작성하지 않고도 TensorFlow 또는 JAX와 같은 라이브러리를 포함할 수 있습니다.

효과적인 동적 상속을 위한 주요 내용

Python의 동적 상속은 유연하고 하드웨어에 구애받지 않는 클래스를 생성하는 강력한 방법을 제공합니다. 모듈식의 효율적인 디자인을 선택하면 NumPy 및 CuPy와 같은 다양한 백엔드에 적응하면서 코드를 유지 관리할 수 있습니다. 이러한 다양성은 확장성과 성능이 필요한 프로젝트에 도움이 됩니다.

이 문서에 설명된 것과 같은 솔루션을 통합하면 개발자가 도메인별 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다. CPU 프로토타입에서 GPU 집약적인 워크로드로의 전환과 같은 실제 사례는 적응형 코드의 중요성을 강조합니다. 이러한 원칙을 통해 동적 상속은 강력한 Python 프로그래밍의 초석이 됩니다. 💡