Herança dinâmica para classes com reconhecimento de CPU/GPU em Python

Tratamento dinâmico de array com herança condicional em Python

Esta solução demonstra herança dinâmica em Python usando NumPy e CuPy para manipulação de array independente de CPU/GPU. Ele emprega programação orientada a objetos do Python para flexibilidade e modularidade.

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)

Abordagem alternativa usando agrupamento de classes

Esta solução usa uma classe wrapper para delegar dinamicamente o comportamento da CPU/GPU com base no tipo de entrada. O foco está no código limpo e na separação de preocupações.

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)

Testes unitários para ambas as soluções

Testes de unidade para garantir que as soluções funcionem conforme esperado em ambientes de CPU e 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()

Perguntas essenciais sobre herança dinâmica em Python

1. O que é herança dinâmica?
2. A herança dinâmica permite que uma classe ajuste seu comportamento ou classe pai em tempo de execução com base na entrada, como alternar entre NumPy e CuPy.
3. Como é que get_array_module trabalhar?
4. Esta função CuPy determina se um array é um NumPy ou CuPy por exemplo, permitindo a seleção de back-end para operações.
5. Qual é o papel view() em herança?
6. O view() O método NumPy e CuPy cria uma nova instância de array com os mesmos dados, mas atribui a ela uma classe diferente.
7. Como a herança dinâmica melhora o desempenho?
8. Ao selecionar back-ends otimizados e evitar lógica redundante, a herança dinâmica garante uma utilização eficiente de CPU e GPU.
9. Posso adicionar back-ends adicionais no futuro?
10. Sim, ao projetar modularmente sua lógica de herança dinâmica, você pode incluir bibliotecas como TensorFlow ou JAX sem reescrever o código existente.

Principais vantagens para uma herança dinâmica eficaz

A herança dinâmica em Python fornece uma maneira poderosa de criar classes flexíveis e independentes de hardware. Ao escolher designs modulares e eficientes, você garante que seu código permaneça sustentável enquanto se adapta a diferentes back-ends, como NumPy e CuPy. Essa versatilidade beneficia projetos que exigem escalabilidade e desempenho.

A incorporação de soluções como as demonstradas neste artigo permite que os desenvolvedores se concentrem na solução de desafios específicos de domínio. Exemplos do mundo real, como a transição de protótipos de CPU para cargas de trabalho pesadas em GPU, destacam a importância do código adaptável. Com esses princípios, a herança dinâmica se torna a base da programação Python robusta. 💡