പൈത്തണിലെ CPU/GPU-അവയർ ക്ലാസുകൾക്കുള്ള ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ്

പൈത്തണിൽ സോപാധികമായ പാരമ്പര്യത്തോടുകൂടിയ ഡൈനാമിക് അറേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

CPU/GPU-agnostic array കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി NumPy, CuPy എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് ഈ പരിഹാരം കാണിക്കുന്നു. ഇത് വഴക്കത്തിനും മോഡുലാരിറ്റിക്കുമായി പൈത്തണിൻ്റെ ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയൻ്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

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)

ക്ലാസ് റാപ്പിംഗ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഇതര സമീപനം

ഇൻപുട്ട് തരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി CPU/GPU സ്വഭാവം ചലനാത്മകമായി നിയോഗിക്കുന്നതിന് ഈ പരിഹാരം ഒരു റാപ്പർ ക്ലാസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്ലീൻ കോഡിലും ആശങ്കകൾ വേർതിരിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

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)

രണ്ട് പരിഹാരങ്ങൾക്കുമുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ

സിപിയു, ജിപിയു പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഉടനീളം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ.

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()

പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവശ്യ ചോദ്യങ്ങൾ

1. എന്താണ് ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ്?
2. ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി റൺടൈമിൽ അതിൻ്റെ സ്വഭാവം അല്ലെങ്കിൽ പാരൻ്റ് ക്ലാസ് ക്രമീകരിക്കാൻ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ് ഒരു ക്ലാസിനെ അനുവദിക്കുന്നു. NumPy ഒപ്പം CuPy.
3. എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു get_array_module ജോലി?
4. ഈ CuPy ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു അറേ ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു NumPy അല്ലെങ്കിൽ CuPy ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ബാക്കെൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു.
5. എന്താണ് പങ്ക് view() അനന്തരാവകാശത്തിലോ?
6. ദി view() NumPy, CuPy എന്നിവയിലെ രീതി ഒരേ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പുതിയ അറേ ഇൻസ്റ്റൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പക്ഷേ അതിന് മറ്റൊരു ക്ലാസ് നൽകുന്നു.
7. ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് എങ്ങനെയാണ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്?
8. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ബാക്കെൻഡുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയും അനാവശ്യ ലോജിക് ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് കാര്യക്ഷമമായ സിപിയു, ജിപിയു ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്നു.
9. ഭാവിയിൽ എനിക്ക് അധിക ബാക്കെൻഡുകൾ ചേർക്കാനാകുമോ?
10. അതെ, നിങ്ങളുടെ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ് ലോജിക് മോഡുലാറായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിലവിലുള്ള കോഡ് മാറ്റിയെഴുതാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് TensorFlow അല്ലെങ്കിൽ JAX പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉൾപ്പെടുത്താം.

ഫലപ്രദമായ ഡൈനാമിക് പാരമ്പര്യത്തിനായുള്ള പ്രധാന ടേക്ക്അവേകൾ

പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് ഫ്ലെക്സിബിൾ, ഹാർഡ്‌വെയർ-അജ്ഞേയവാദി ക്ലാസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ മാർഗം നൽകുന്നു. മോഡുലാർ, കാര്യക്ഷമമായ ഡിസൈനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, NumPy, CuPy പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത ബാക്കെൻഡുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ കോഡ് നിലനിർത്താൻ കഴിയുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. സ്കേലബിളിറ്റിയും പ്രകടനവും ആവശ്യമുള്ള പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ഈ ബഹുമുഖ ഗുണം ലഭിക്കും.

ഈ ലേഖനത്തിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. സിപിയു പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളിൽ നിന്ന് ജിപിയു-ഭാരമേറിയ ജോലിഭാരങ്ങളിലേക്കുള്ള മാറ്റം പോലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ, അഡാപ്റ്റബിൾ കോഡിൻ്റെ പ്രാധാന്യം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഈ തത്ത്വങ്ങൾക്കൊപ്പം, ഊർജ്ജസ്വലമായ പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗിൻ്റെ മൂലക്കല്ലായി ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് മാറുന്നു. 💡