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Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up
Faster Python calculations with Numba: 2 lines of code, 13× speed-up by Itamar Turner-Trauring Last updated 06 Jan 2023, originally created 11 Feb 2022 Python is a slow language, so computation is best delegated to code written in something faster. You can do this with existing libraries like NumPy and SciPy, but what happens when you need to implement a new algorithm, and you don’t want to write
numbaというライブラリを使うと、Pythonのコードを比較的簡単に高速化できます。 うまくいけば、from numba import jitを書いて、高速化したい関数の前の行に@jitを書くだけで高速化できます。 仕組みとしては、numbaはPythonの仮想マシンコードを取得し、LLVM IRにコンパイルし、LLVMを使ってネイティブコードにするようです。 初回実行時は、コンパイル処理が走るので、若干遅くなりますが、重い処理だと、コンパイル時間を考えてもnumbaの方が速いこともあります。 利点と欠点 先に述べておきます。 利点 場合によっては、コード自体は改造せずに手軽に高速化できる コードの改造があったとしても、軽微な改造で済むことも多い 別ファイルに分けてビルドする、みたいな手間なことが必要なく、手軽に.pyファイルの中で使える 欠点 すべてのPython機能がサポートされてい
Julia vs Numba and Cython: Looking Beyond Microbenchmarks
We compare the performance of Julia and Numba, for a minimal benchmark that enables to see some fundamental difference between Julia and accelerated-Python. Python is a programming language with so many advantages that we don’t even need to list them. It is also commonly acknowledged that its main drawback is code performance. Given this problem, many ways of speeding-up Python have been proposed
NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
Pythonは人気のある言語ですが処理速度は速くありません。しかし、NumbaのJITコンパイルを使う事で簡単に高速化が可能です。ここではNumbaのインストールからベンチマークテストを行い、最大40倍の高速化に成功した事例を紹介します。 Pythonが遅い理由 Pythonを高速化する前に、なぜPythonはこんなにも遅いのかを調べてみました。そういえばPython関係のブログを始めて1年ほど経ちますが、処理速度については全く意識していませんでした。 Pythonは特にfor文といったループ系の文が遅い遅いと世間で言われています。 でもなんで遅いのでしょう？ 正直僕はそんなに情報工学に詳しくないので、中々イメージできていませんでしたが、以下に理解の参考となったブログがありましたのでいくつかメモしておきます。 “GIL（グローバルインタプリタロック）であるため” “インタプリタ言語で、コン
結果は、上の表のとおりで、Numba を使う効果は大いにあることがわかります。Numba JIT は高速化したい関数に@njit とデコレータを付けるだけでなのですが、それだけで約900ms となって AC にできてしまいます。 このケースでは、JITする関数がそれほど複雑でないためコンパイル時間が約250msなので、それで十分なのですが、コードが複雑になるとコンパイル時間が長くなってしまいます。その場合には、キャッシュ又は AOT が使えます。 キャッシュを使った場合は、約630msで PyPy の実行時間と同じ程度になります。キャッシュを使う場合には、Numpy と Numba の読み込みが必要で最低でも約500msが必要になります。「AtCoderはJavaで2倍の余裕があるようにしています」というルールだそうなので、Java よりも処理は高速になる場合が多いので、ほぼ問題なく AC
はじめに 決まればPythonを劇的に速くするNumba。 使ってみて細かなはまりポイントがあったので注意点を集約してみた。 以下も参考 https://numba.pydata.org/ 公式ホーム https://numba.readthedocs.io/ 公式ドキュメント https://ikatakos.com/pot/programming/python/packages/numba https://nagiss.hateblo.jp/entry/2020/08/20/060340 https://qiita.com/sonokr/items/4b35ac2137bb16e82bd0 変更履歴 (2023-12-20) heapqを使うときの注意点を追加 (2023-12-20) 再帰関数をキャッシュや事前コンパイルできたので言及を訂正 (2023-12-20) 「Numba内か
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numbaでざっくりPython高速化 - Qiita
AtCoderで Python を高速化する Numpy + Numba を使う - Qiita
Python を Numba で高速化するときの間違えやすいポイントまとめ - Qiita
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