„Python“ procesoriaus / GPU žinomų klasių dinaminis paveldėjimas

Dinaminis masyvo tvarkymas su sąlyginiu paveldėjimu Python

Šis sprendimas demonstruoja dinaminį „Python“ paveldėjimą naudojant „NumPy“ ir „CuPy“, kad būtų galima apdoroti procesoriaus / GPU agnostinį masyvą. Jame naudojamas Python objektinis programavimas, užtikrinantis lankstumą ir moduliškumą.

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)

Alternatyvus metodas naudojant klasių įvyniojimą

Šis sprendimas naudoja įvyniojimo klasę, kad dinamiškai deleguotų CPU / GPU elgesį pagal įvesties tipą. Pagrindinis dėmesys skiriamas švariam kodui ir problemų atskyrimui.

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)

Abiejų sprendimų vienetiniai testai

Įrenginių bandymai, siekiant užtikrinti, kad sprendimai veiktų taip, kaip tikėtasi CPU ir GPU aplinkoje.

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()

Pagrindiniai klausimai apie dinaminį paveldėjimą Python

1. Kas yra dinaminis paveldėjimas?
2. Dinaminis paveldėjimas leidžia klasei koreguoti savo elgesį arba pirminę klasę vykdymo metu pagal įvestį, pvz., perjungimą NumPy ir CuPy.
3. Kaip veikia get_array_module dirbti?
4. Ši CuPy funkcija nustato, ar masyvas yra a NumPy arba CuPy pavyzdžiui, įgalinant operacijų backend pasirinkimą.
5. Koks yra vaidmuo view() paveldint?
6. The view() Metodas tiek NumPy, tiek CuPy sukuria naują masyvo egzempliorių su tais pačiais duomenimis, bet priskiria jam kitą klasę.
7. Kaip dinaminis paveldėjimas pagerina našumą?
8. Pasirinkus optimizuotas vidines programas ir vengiant perteklinės logikos, dinaminis paveldėjimas užtikrina efektyvų procesoriaus ir GPU panaudojimą.
9. Ar galiu ateityje pridėti papildomų užpakalinių programų?
10. Taip, kurdami dinaminio paveldėjimo logiką moduliškai, galite įtraukti bibliotekas, tokias kaip TensorFlow arba JAX, neperrašydami esamo kodo.

Pagrindiniai veiksmingo dinaminio paveldėjimo pasiūlymai

Dinaminis paveldėjimas „Python“ yra galingas būdas sukurti lanksčias ir aparatinės įrangos agnostiškas klases. Pasirinkę modulinius ir efektyvius dizainus, užtikrinate, kad jūsų kodas išliks prižiūrimas ir prisitaikys prie skirtingų užpakalinių sistemų, tokių kaip NumPy ir CuPy. Šis universalumas naudingas projektams, kuriems reikalingas mastelio keitimas ir našumas.

Įtraukus tokius sprendimus, kaip parodyta šiame straipsnyje, kūrėjai gali sutelkti dėmesį į konkrečios srities iššūkių sprendimą. Realūs pavyzdžiai, pvz., perėjimas nuo procesoriaus prototipų prie didelio GPU darbo krūvio, pabrėžia pritaikomo kodo svarbą. Taikant šiuos principus, dinaminis paveldėjimas tampa tvirto Python programavimo kertiniu akmeniu. 💡