Python 中 CPU/GPU 感知类的动态继承

Python 中的条件继承动态数组处理

该解决方案演示了 Python 中使用 NumPy 和 CuPy 进行与 CPU/GPU 无关的数组处理的动态继承。它采用 Python 的面向对象编程来实现灵活性和模块化。

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)

使用类包装的替代方法

该解决方案使用包装类根据输入类型动态委托 CPU/GPU 行为。重点是干净的代码和关注点分离。

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)

两种解决方案的单元测试

单元测试可确保解决方案在 CPU 和 GPU 环境中按预期工作。

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()

关于 Python 动态继承的基本问题

1. 什么是动态继承？
2. 动态继承允许类在运行时根据输入调整其行为或父类，例如在 NumPy 和 CuPy。
3. 怎么样 get_array_module 工作？
4. 此 CuPy 函数确定数组是否为 NumPy 或者 CuPy 例如，启用后端操作选择。
5. 的作用是什么 view() 在继承中？
6. 这 view() NumPy 和 CuPy 中的方法都会创建一个具有相同数据的新数组实例，但为其分配不同的类。
7. 动态继承如何提高性能？
8. 通过选择优化的后端并避免冗余逻辑，动态继承可确保 CPU 和 GPU 的高效利用。
9. 我将来可以添加额外的后端吗？
10. 是的，通过模块化设计动态继承逻辑，您可以包含 TensorFlow 或 JAX 等库，而无需重写现有代码。

有效动态继承的关键要点

Python 中的动态继承提供了一种强大的方法来创建灵活且与硬件无关的类。通过选择模块化和高效的设计，您可以确保代码保持可维护性，同时适应不同的后端（例如 NumPy 和 CuPy）。这种多功能性有利于需要可扩展性和性能的项目。

结合本文中演示的解决方案可以让开发人员专注于解决特定领域的挑战。现实世界的示例，例如从 CPU 原型过渡到 GPU 密集型工作负载，凸显了适应性代码的重要性。有了这些原则，动态继承就成为健壮的 Python 编程的基石。 💡