Python3 - numba パッケージの使い方

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Python3 には CUDA 等の GPGPU を行うための numba パッケージが用意されています。
この記事では、numba パッケージの使い方について簡単に説明します。
CUDA のインストールが済んでいない場合は、こちらの記事を先にご覧ください。

numba のインストール

インストールは pip コマンドで行うことができます。
Anaconda3 を利用している場合は最初から組み込まれています。

環境変数の設定

利用前に CUDA の一部のライブラリの場所を環境変数に設定する必要があります。
NUMBAPRO_NVVM=/usr/local/cuda/nvvm/lib64/libnvvm.so.3.2.0
NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/local/cuda/nvvm/libdevice
.bashrc の最後に設定するようにすると良いと思います。

サンプルプログラム

以下は、2次元正方行列の転置行列を求めるプログラムです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from numba import cuda

# 転置行列を求める(デバイス側実装)
@cuda.jit
def vecT(b, a, n):
  x = cuda.threadIdx.x + cuda.blockIdx.x * cuda.blockDim.x
  y = cuda.threadIdx.y + cuda.blockIdx.y * cuda.blockDim.y
  if x < n and y < n:
    b[y][x] = a[x][y]

# CUDA を使って転置行列を求める
def T(a):
  n = len(a)
  b = np.zeros((n, n), dtype=np.float32)
  threadN = (4, 4)
  blockN = ((threadN[0] - 1 + n) // threadN[0], (threadN[1] - 1 + n) // threadN[1])
  vecT[blockN, threadN](b, a, n)
  return b
 
if __name__ == "__main__":
  a = np.arange(0, 16, dtype=np.float32)
  a = a.reshape((4, 4))
  b = T(a)
  print(b)
cuda ライブラリを利用するには、numba パッケージから cuda を import します。
CUDA のエントリ関数(C++ では __global__ 修飾子を設定する関数)は @cuda.jit とアノテーション表記します。
もし、デバイス関数を定義したい場合は、@cuda.jit(device=True) のように表記します。

CUDA 関数に多次元配列を指定する場合、その順序は C-like つまり、列を先に指定する必要があります。
サンプルプログラムでは b[y][x] で要素 (x, y) にアクセスできたことになります。

CUDA エントリを呼び出すには block と thread を計算します。thread の最大値はアーキテクチャにより異なります。(最近のアーキテクチャは 8×8 でも可能)
正方行列は一辺が n 個あるため、block 数は n を thread 数で割って切り上げた値となります。
CUDA エントリの呼び出しは <関数名>[<block数>, <thread数>](パラメータ, ...) とします。
ブロック数とスレッド数の指定を忘れてもエラーにはなりませんが、エントリが呼び出されないので気をつけましょう。

block と thread は1次元しか使わないのであればタプルに詰める必要はなく、スカラを指定することができます。

Numpy の浮動小数点はデフォルトで float64 を使いますが、GPU には float32 を使う機会が多いため、サンプルプログラムでは float32 を指定しました。
さて、CUDA の効果ですが、サンプルプログラム程度では CUDA の方が圧倒的に遅いです。
やはり、行列サイズが一万くらいあり、ループも多重になっているシーンで真価を発揮してくれるようです。


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