പൈത്തണിലെ CPU/GPU-അവയർ

Alice Dupont

2024, നവംബർ 30, ശനിയാഴ്‌ച 2:08:33 PM

ഫ്ലെക്സിബിൾ അറേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി അഡാപ്റ്റീവ് പൈത്തൺ ക്ലാസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

സിപിയു, ജിപിയു എന്നിങ്ങനെ വിവിധ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലുടനീളമുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ പൈത്തൺ ഡെവലപ്പർമാർ പലപ്പോഴും അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. 📊 മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളിലോ സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടലുകളിലോ പ്രവർത്തിക്കുക, തടസ്സമില്ലാത്ത അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

നിങ്ങൾ അറേകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, കൂടാതെ നിങ്ങൾ CPU പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി NumPy അല്ലെങ്കിൽ GPU ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് CuPy ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച് നിങ്ങളുടെ ക്ലാസ് സ്വയമേവ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇത് സൗകര്യപ്രദമാണെന്ന് തോന്നുന്നു, അല്ലേ? എന്നാൽ അത് ഫലപ്രദമായി നടപ്പിലാക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും.

നിങ്ങളുടെ ക്ലാസ് എങ്ങനെ പെരുമാറണം അല്ലെങ്കിൽ പ്രോപ്പർട്ടികൾ അവകാശമാക്കണം എന്ന് ചലനാത്മകമായി തീരുമാനിക്കുന്നതിനുള്ള സോപാധിക യുക്തിയാണ് ഒരു പൊതു സമീപനം. എന്നിരുന്നാലും, ക്രമരഹിതമായ കോഡ് ഘടനകൾക്ക് അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കാനും ബഗുകൾ അവതരിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഇത് നേടുന്നതിന് ശുദ്ധവും തത്വാധിഷ്ഠിതവുമായ മാർഗമുണ്ടോ? നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

പൈത്തണിലെ സോപാധികമായ അനന്തരാവകാശം ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രായോഗിക പ്രശ്നത്തിലൂടെ ഈ ലേഖനം നിങ്ങളെ നയിക്കും. സാധ്യമായ പരിഹാരങ്ങൾ പരിശോധിച്ച് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കും, തുടർന്ന് വ്യക്തതയും കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്തുന്നതിന് ഡിസൈൻ പരിഷ്കരിക്കും. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ അമൂർത്തമായ ആശയങ്ങളെ മൂർച്ചയുള്ളതാക്കുന്നു, ഇത് സമീപനത്തെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നു. 🚀

പൈത്തണിൽ സോപാധികമായ പാരമ്പര്യത്തോടുകൂടിയ ഡൈനാമിക് അറേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

CPU/GPU-agnostic array കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി NumPy, CuPy എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് ഈ പരിഹാരം കാണിക്കുന്നു. ഇത് വഴക്കത്തിനും മോഡുലാരിറ്റിക്കുമായി പൈത്തണിൻ്റെ ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയൻ്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

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)

ക്ലാസ് റാപ്പിംഗ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഇതര സമീപനം

ഇൻപുട്ട് തരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി CPU/GPU സ്വഭാവം ചലനാത്മകമായി നിയോഗിക്കുന്നതിന് ഈ പരിഹാരം ഒരു റാപ്പർ ക്ലാസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്ലീൻ കോഡിലും ആശങ്കകൾ വേർതിരിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

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)

രണ്ട് പരിഹാരങ്ങൾക്കുമുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ

സിപിയു, ജിപിയു പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഉടനീളം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ.

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()

മോഡുലാർ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ് ഉപയോഗിച്ച് കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു

പൈത്തണിൽ ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഒരു നിർണായക പരിഗണന മോഡുലാരിറ്റിയും പുനരുപയോഗക്ഷമതയുമാണ്. ഉപയോഗിക്കണമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിനുള്ള യുക്തി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് NumPy അല്ലെങ്കിൽ CuPy പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് വേറിട്ട്, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് വ്യക്തതയും പരിപാലനവും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് നേടാനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം സഹായ ഫംഗ്‌ഷനുകളിലോ സമർപ്പിത ക്ലാസുകളിലോ ബാക്കെൻഡ് ലോജിക് സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. ലൈബ്രറി API-കളിലെ മാറ്റങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ബാക്കെൻഡുകളുടെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ പരിഷ്ക്കരണം ആവശ്യമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളെ സ്വതന്ത്രമായി സാധൂകരിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ മോഡുലാർ ഡിസൈൻ മികച്ച ടെസ്റ്റിംഗ് രീതികളും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

മറ്റൊരു പ്രധാന വശം പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ജിപിയു-ഹവി കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകളിൽ. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു get_array_module ബിൽറ്റ്-ഇൻ CuPy പ്രവർത്തനത്തെ ആശ്രയിച്ച് ബാക്കെൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കലിൻ്റെ ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ഒരു തടസ്സമായി മാറിയേക്കാവുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത ലോജിക് അവതരിപ്പിക്കാതെ നിലവിലുള്ള ലൈബ്രറികളുമായി തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനം ഉറപ്പാക്കുന്നു. കൂടാതെ, പോലുള്ള കാര്യക്ഷമമായ രീതികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു array.view വിഭവ വിനിയോഗം കുറവായി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് അനാവശ്യ ഡാറ്റ പകർത്താതെ തന്നെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഡൈനാമിക് ആയി അവകാശമാക്കാൻ അറേകളെ അനുവദിക്കുന്നു. ⚙️

യഥാർത്ഥ-ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, മൾട്ടി-പ്ലാറ്റ്ഫോം അനുയോജ്യതയ്ക്ക് ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ലാപ്‌ടോപ്പിൽ NumPy ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷകൻ ആരംഭിച്ചേക്കാം, പിന്നീട് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി CuPy ഉപയോഗിച്ച് GPU-കളിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു. കോഡിൻ്റെ കാര്യമായ ഭാഗങ്ങൾ മാറ്റിയെഴുതാതെ തന്നെ സിപിയുവും ജിപിയുവും തമ്മിൽ തടസ്സമില്ലാതെ മാറാനുള്ള കഴിവ് സമയം ലാഭിക്കുകയും ബഗുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, മോഡുലാരിറ്റിയും പ്രകടനവും കൂടിച്ചേർന്ന്, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള പൈത്തൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസിനെ ഒരു മൂലക്കല്ലാക്കി മാറ്റുന്നു. 🚀

പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവശ്യ ചോദ്യങ്ങൾ

എന്താണ് ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ്?
ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി റൺടൈമിൽ അതിൻ്റെ സ്വഭാവം അല്ലെങ്കിൽ പാരൻ്റ് ക്ലാസ് ക്രമീകരിക്കാൻ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ് ഒരു ക്ലാസിനെ അനുവദിക്കുന്നു. NumPy ഒപ്പം CuPy.
എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു get_array_module ജോലി?
ഈ CuPy ഫംഗ്‌ഷൻ ഒരു അറേ ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു NumPy അല്ലെങ്കിൽ CuPy ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ബാക്കെൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു.
എന്താണ് പങ്ക് view() അനന്തരാവകാശത്തിലോ?
ദി view() NumPy, CuPy എന്നിവയിലെ രീതി ഒരേ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പുതിയ അറേ ഇൻസ്റ്റൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പക്ഷേ അതിന് മറ്റൊരു ക്ലാസ് നൽകുന്നു.
ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് എങ്ങനെയാണ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്?
ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ബാക്കെൻഡുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയും അനാവശ്യ ലോജിക് ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് കാര്യക്ഷമമായ സിപിയു, ജിപിയു ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഭാവിയിൽ എനിക്ക് അധിക ബാക്കെൻഡുകൾ ചേർക്കാനാകുമോ?
അതെ, നിങ്ങളുടെ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ് ലോജിക് മോഡുലാറായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിലവിലുള്ള കോഡ് മാറ്റിയെഴുതാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് TensorFlow അല്ലെങ്കിൽ JAX പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉൾപ്പെടുത്താം.

ഫലപ്രദമായ ഡൈനാമിക് പാരമ്പര്യത്തിനായുള്ള പ്രധാന ടേക്ക്അവേകൾ

പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് ഫ്ലെക്സിബിൾ, ഹാർഡ്‌വെയർ-അജ്ഞേയവാദി ക്ലാസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ മാർഗം നൽകുന്നു. മോഡുലാർ, കാര്യക്ഷമമായ ഡിസൈനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, NumPy, CuPy പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത ബാക്കെൻഡുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ കോഡ് നിലനിർത്താൻ കഴിയുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. സ്കേലബിളിറ്റിയും പ്രകടനവും ആവശ്യമുള്ള പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ഈ ബഹുമുഖ ഗുണം ലഭിക്കും.

ഈ ലേഖനത്തിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. സിപിയു പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളിൽ നിന്ന് ജിപിയു-ഭാരമേറിയ ജോലിഭാരങ്ങളിലേക്കുള്ള മാറ്റം പോലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ, അഡാപ്റ്റബിൾ കോഡിൻ്റെ പ്രാധാന്യം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഈ തത്ത്വങ്ങൾക്കൊപ്പം, ഊർജ്ജസ്വലമായ പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗിൻ്റെ മൂലക്കല്ലായി ഡൈനാമിക് ഹെറിറ്റൻസ് മാറുന്നു. 💡

പൈത്തണിലെ ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസിൻ്റെ ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

NumPy-യുടെ ndarray ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും ഉദാഹരണങ്ങളും. സന്ദർശിക്കുക NumPy ndarray ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
GPU-ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായി CuPy-യിലേക്കുള്ള സമഗ്ര ഗൈഡ്. പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക CuPy ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
മോഡുലാർ ഡിസൈനുകൾക്കായി പൈത്തണിൻ്റെ അബ്സ്ട്രാക്റ്റ് ബേസ് ക്ലാസുകൾ (എബിസി) മനസ്സിലാക്കുന്നു. റഫർ ചെയ്യുക പൈത്തൺ എബിസി മൊഡ്യൂൾ .
പൈത്തൺ തരം സൂചനകളെയും യൂണിയൻ തരത്തെയും കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ. പരിശോധിക്കുക പൈത്തൺ ടൈപ്പിംഗ് മൊഡ്യൂൾ .
സിപിയു, ജിപിയു അഗ്നോസ്റ്റിക് കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകൾക്കുള്ള പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും പ്രകടന നുറുങ്ങുകളും. വായിക്കുക CuPy ഉദാഹരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ .

പൈത്തണിലെ CPU/GPU-അവയർ ക്ലാസുകൾക്കുള്ള ഡൈനാമിക് ഇൻഹെറിറ്റൻസ്