Numba

Numba

File:Numba logo.svg
原作者	Continuum Analytics
開發者	社區計劃
首次發布	2012年8月15日​（2012-08-15）
當前版本	0.60.0（2024年1月13日​（2024-01-13））
預覽版本	0.61.0dev0（2024年5月15日​（2024-05-15））
源代碼庫	{{URL|example.com|可选的显示文本}}
編程語言	Python, C
引擎
操作系統	跨平台
類型	科學計算
許可協議
網站	numba.pydata.org

Numba是開源的JIT編譯器，它通過llvmlite綁定包，使用LLVM將包括很多NumPy函數的聚焦數值計算的Python子集，翻譯成快速的機器碼。它為在CPU和GPU上並行化Python代碼提供了大量選項，而經常只需要微小的代碼變更。

Numba由Travis Oliphant在2012年開創並在github上活躍開發而經常有新的發行。這個計劃由Anaconda公司的開發者驅動，並受到DARPA、Gordon和Betty Moore基金會、Intel、Nvidia、AMD和GitHub上的社區貢獻者的支持。

例子

Numba可以通過簡單的在進行數值計算的Python函數上應用numba.jit修飾符來使用：

import numba
import random

@numba.jit
def monte_carlo_pi(n_samples: int):
    acc = 0
    for i in range(n_samples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x**2 + y**2) < 1.0:
            acc += 1
    return 4.0 * acc / n_samples

即時編譯在函數被調用時透明地進行：

>>> monte_carlo_pi(1000000)
3.14

Numba的網站包含了更多的例子，還有如何從Numba獲得更好的性能的信息。

GPU支持

Numba可以把Python函數編譯成GPU代碼。目前能獲得二個後端：

• NVIDIA CUDA
• AMD ROCm HSA

替代方式

Numba是使Python快速的方法之一，它編譯包含Python和Numpy代碼的特定函數。存在很多用Python進行快速數值計算的替代方式，比如Cython、TensorFlow、PyTorch、Chainer、Pythran和PyPy。