numba

How to clear cache (or force recompilation) in numba

由 老子叫甜甜 提交于 2021-01-23 05:02:20
问题 I have a fairly large codebase written in numba, and I have noticed that when the cache is enabled for a function calling another numba compiled function in another file, changes in the called function are not picked up when the called function is changed. The situation occurs when I have two files: testfile2: import numba @numba.njit(cache=True) def function1(x): return x * 10 testfile: import numba from tests import file1 @numba.njit(cache=True) def function2(x, y): return y + file1

Executing the assembly generated by Numba

由 帅比萌擦擦* 提交于 2021-01-22 05:04:42
问题 In a bizarre turn of events, I've ended up in the following predicament where I'm using the following Python code to write the assembly generated by Numba to a file: @jit(nopython=True, nogil=True) def six(): return 6 with open("six.asm", "w") as f: for k, v in six.inspect_asm().items(): f.write(v) The assembly code is successfully written to the file but I can't figure out how to execute it. I've tried the following: $ as -o six.o six.asm $ ld six.o -o six.bin $ chmod +x six.bin $ ./six.bin

Executing the assembly generated by Numba

由 断了今生、忘了曾经 提交于 2021-01-22 05:01:43
问题 In a bizarre turn of events, I've ended up in the following predicament where I'm using the following Python code to write the assembly generated by Numba to a file: @jit(nopython=True, nogil=True) def six(): return 6 with open("six.asm", "w") as f: for k, v in six.inspect_asm().items(): f.write(v) The assembly code is successfully written to the file but I can't figure out how to execute it. I've tried the following: $ as -o six.o six.asm $ ld six.o -o six.bin $ chmod +x six.bin $ ./six.bin

numba - TypingError: cannot determine Numba type of <class 'builtin_function_or_method'>

由 被刻印的时光 ゝ 提交于 2021-01-21 03:58:50
问题 I have a simple function to rank poker hands (the hands are strings). I call it with rA,rB = rank(a),rank(b) and here is my implementation. Works well without @jit(nopython=True), but with it, it fails: File "C:/Users/avi_na/Desktop/poker.py", line 190, in <module> rA,rB = rank(a),rank(b) File "C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 344, in _compile_for_args reraise(type(e), e, None) File "C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numba\six.py", line 658, in

numba - TypingError: cannot determine Numba type of <class 'builtin_function_or_method'>

由 谁都会走 提交于 2021-01-21 03:58:05
问题 I have a simple function to rank poker hands (the hands are strings). I call it with rA,rB = rank(a),rank(b) and here is my implementation. Works well without @jit(nopython=True), but with it, it fails: File "C:/Users/avi_na/Desktop/poker.py", line 190, in <module> rA,rB = rank(a),rank(b) File "C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 344, in _compile_for_args reraise(type(e), e, None) File "C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numba\six.py", line 658, in

24式加速你的Python

由 你离开我真会死。 提交于 2021-01-19 10:16:24
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并 低速方法 高速方法 六，使用numpy向量化进行加速 第14式，使用np.array代替list 低速方法 高速方法 第15式，使用np.ufunc代替math.func 低速方法 高速方法 第16式，使用np.where代替if

How can I get the number of CUDA cores in my GPU using Python and Numba?

由 ⅰ亾dé卋堺 提交于 2021-01-19 09:13:20
问题 I would like to know how to obtain the total number of CUDA Cores in my GPU using Python, Numba and cudatoolkit. 回答1: Most of what you need can be found by combining the information in this answer along with the information in this answer. We'll use the first answer to indicate how to get the device compute capability and also the number of streaming multiprocessors. We'll use the second answer (converted to python) to use the compute capability to get the "core" count per SM, then multiply

How can I get the number of CUDA cores in my GPU using Python and Numba?

由 女生的网名这么多〃 提交于 2021-01-19 09:12:28
问题 I would like to know how to obtain the total number of CUDA Cores in my GPU using Python, Numba and cudatoolkit. 回答1: Most of what you need can be found by combining the information in this answer along with the information in this answer. We'll use the first answer to indicate how to get the device compute capability and also the number of streaming multiprocessors. We'll use the second answer (converted to python) to use the compute capability to get the "core" count per SM, then multiply

24式加速你的Python

由 核能气质少年 提交于 2021-01-19 08:01:00
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并 低速方法 高速方法 六，使用高阶函数进行加速 第14式，使用map代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 第15式，使用filter代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 七，使用numpy向量化进行加速 第16式，使用np

Numba `cache=True ` has no effect

由 北战南征 提交于 2021-01-07 05:58:33
问题 I write below code to test cache feature of numba import numba import numpy as np import time @numba.njit(cache=True) def sum2d(arr): M, N = arr.shape result = 0.0 for i in range(M): for j in range(N): result += arr[i,j] return result a=np.random.random((1000,100)) print(time.time()) sum2d(a) print(time.time()) print(time.time()) sum2d(a) print(time.time()) Though, there are some cache files generated in pycache folder, the timing is always the same like 1576855294.8787484 1576855295.5378428
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