Динамічне успадкування для CPU/GPU-Aware класів у Python

Обробка динамічного масиву з умовним успадкуванням у Python

Це рішення демонструє динамічне успадкування в Python з використанням NumPy і CuPy для обробки масивів незалежно від CPU/GPU. Він використовує об’єктно-орієнтоване програмування Python для гнучкості та модульності.

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)

Альтернативний підхід з використанням обгортання класів

Це рішення використовує клас оболонки для динамічного делегування поведінки ЦП/ГП на основі типу введення. Основна увага приділяється чистому коду та розділенню проблем.

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)

Модульні тести для обох рішень

Модульні тести, щоб переконатися, що рішення працюють належним чином у середовищі CPU та 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()

Основні питання про динамічне успадкування в Python

1. Що таке динамічне успадкування?
2. Динамічне успадкування дозволяє класу коригувати свою поведінку або батьківський клас під час виконання на основі вхідних даних, наприклад перемикання між NumPy і CuPy.
3. Як робить get_array_module працювати?
4. Ця функція CuPy визначає, чи є масив a NumPy або CuPy наприклад, увімкнувши вибір серверної частини для операцій.
5. Яка роль view() у спадок?
6. The view() метод як у NumPy, так і в CuPy створює новий екземпляр масиву з тими самими даними, але призначає йому інший клас.
7. Як динамічне успадкування покращує продуктивність?
8. Завдяки вибору оптимізованих серверних модулів і уникненню надлишкової логіки динамічне успадкування забезпечує ефективне використання ЦП і ГП.
9. Чи можу я додати додаткові серверні модулі в майбутньому?
10. Так, проектуючи свою логіку динамічного успадкування модульно, ви можете включити такі бібліотеки, як TensorFlow або JAX, не переписуючи існуючий код.

Ключові висновки для ефективного динамічного успадкування

Динамічне успадкування в Python надає потужний спосіб створювати гнучкі та апаратно-залежні класи. Вибираючи модульні та ефективні конструкції, ви гарантуєте, що ваш код залишається придатним для обслуговування, одночасно адаптуючись до різних серверних програм, таких як NumPy і CuPy. Ця універсальність сприяє проектам, які вимагають масштабованості та продуктивності.

Впровадження рішень, подібних до тих, що продемонстровані в цій статті, дозволяє розробникам зосередитися на вирішенні проблем, пов’язаних із доменом. Реальні приклади, такі як перехід від прототипів центрального процесора до важких робочих навантажень із графічним процесором, підкреслюють важливість адаптивного коду. Завдяки цим принципам динамічне успадкування стає наріжним каменем надійного програмування Python. 💡