Динамическое наследование для классов с поддержкой CPU/GPU в Python

Динамическая обработка массивов с условным наследованием в Python

Это решение демонстрирует динамическое наследование в Python с использованием NumPy и CuPy для обработки массивов, не зависящих от ЦП/ГП. Он использует объектно-ориентированное программирование Python для обеспечения гибкости и модульности.

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)

Альтернативный подход с использованием переноса классов

В этом решении используется класс-оболочка для динамического делегирования поведения ЦП/ГП в зависимости от типа ввода. Основное внимание уделяется чистому коду и разделению задач.

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)

Модульные тесты для обоих решений

Модульные тесты, чтобы убедиться, что решения работают должным образом в средах ЦП и ГП.

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()

Основные вопросы о динамическом наследовании в Python

1. Что такое динамическое наследование?
2. Динамическое наследование позволяет классу корректировать свое поведение или родительский класс во время выполнения на основе входных данных, например, переключение между NumPy и CuPy.
3. Как get_array_module работа?
4. Эта функция CuPy определяет, является ли массив NumPy или CuPy например, позволяя выбирать серверную часть для операций.
5. Какова роль view() в наследство?
6. view() Метод как в NumPy, так и в CuPy создает новый экземпляр массива с теми же данными, но назначает ему другой класс.
7. Как динамическое наследование повышает производительность?
8. Выбирая оптимизированные серверные части и избегая избыточной логики, динамическое наследование обеспечивает эффективное использование ЦП и ГП.
9. Могу ли я добавить дополнительные серверные части в будущем?
10. Да, создавая модульную логику динамического наследования, вы можете включать такие библиотеки, как TensorFlow или JAX, без переписывания существующего кода.

Ключевые выводы по эффективному динамическому наследованию

Динамическое наследование в Python предоставляет мощный способ создания гибких классов, не зависящих от оборудования. Выбирая модульную и эффективную конструкцию, вы гарантируете, что ваш код останется поддерживаемым, адаптируясь к различным бэкэндам, таким как NumPy и CuPy. Эта универсальность полезна для проектов, требующих масштабируемости и производительности.

Включение решений, подобных тем, что продемонстрированы в этой статье, позволяет разработчикам сосредоточиться на решении задач, специфичных для предметной области. Примеры из реальной жизни, такие как переход от прототипов ЦП к тяжелым нагрузкам на графические процессоры, подчеркивают важность адаптируемого кода. Благодаря этим принципам динамическое наследование становится краеугольным камнем надежного программирования на Python. 💡