Динамичко наслеђивање за ЦПУ/ГПУ-ове класе у Питхон-у

Динамичко руковање низом са условним наслеђивањем у Питхон-у

Ово решење демонстрира динамичко наслеђивање у Питхон-у користећи НумПи и ЦуПи за ЦПУ/ГПУ-агностичко руковање низом. Користи Питхон-ово објектно оријентисано програмирање за флексибилност и модуларност.

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)

Алтернативни приступ који користи премотавање класа

Ово решење користи класу омотача за динамичко делегирање понашања ЦПУ/ГПУ-а на основу типа уноса. Фокус је на чистом коду и раздвајању брига.

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)

Јединични тестови за оба решења

Јединични тестови како би се осигурало да решења раде како се очекује у ЦПУ и ГПУ окружењима.

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()

Основна питања о динамичком наслеђивању у Питхон-у

1. Шта је динамичко наслеђивање?
2. Динамичко наслеђивање омогућава класи да прилагоди своје понашање или родитељску класу током извршавања на основу уноса, као што је пребацивање између NumPy и CuPy.
3. Како се get_array_module рад?
4. Ова ЦуПи функција одређује да ли је низ а NumPy или CuPy инстанце, омогућавајући избор позадинског дела за операције.
5. Која је улога view() у наслеђе?
6. Тхе view() метода у НумПи и ЦуПи креира нову инстанцу низа са истим подацима, али јој додељује другу класу.
7. Како динамичко наслеђивање побољшава перформансе?
8. Одабиром оптимизованих позадина и избегавањем сувишне логике, динамичко наслеђивање обезбеђује ефикасно коришћење ЦПУ-а и ГПУ-а.
9. Могу ли да додам додатне позадинске програме у будућности?
10. Да, модуларним дизајнирањем ваше динамичке логике наслеђивања, можете укључити библиотеке попут ТенсорФлов или ЈАКС без поновног писања постојећег кода.

Кључне ствари за ефикасно динамичко наслеђивање

Динамичко наслеђивање у Питхон-у пружа моћан начин за креирање флексибилних класа које су независне од хардвера. Одабиром модуларних и ефикасних дизајна, осигуравате да ваш код остане одржаван док се прилагођава различитим позадинским уређајима као што су НумПи и ЦуПи. Ова свестраност користи пројектима који захтевају скалабилност и перформансе.

Укључивање решења попут оних приказаних у овом чланку омогућава програмерима да се усредсреде на решавање изазова специфичних за домен. Примери из стварног света, као што је прелазак са ЦПУ прототипова на ГПУ тешка радна оптерећења, наглашавају важност прилагодљивог кода. Са овим принципима, динамичко наслеђивање постаје камен темељац робусног Питхон програмирања. 💡