Поиск по сайту Поиск

Danger, danger, high performance: ускоряем Python по максимуму

Разрушаем мифы и рассказываем, как достичь высокой производительности в программах на Python.

Вот уже более десятка лет Python широко используется как разработчиками, так и исследователями. За счёт своей эффективности и простоты он стал популярен в научных вычислениях и машинном обучении. Однако базовые функции Python — однопоточные. То есть программы на Python не могут одновременно использовать множество процессорных ядер. Как же тогда достичь высокой производительности в анализе данных и машинном обучении на Python?

Язык Python изначально предназначался для введения динамической типизации и предсказуемого, потокобезопасного поведения вместо сложного управления статическими типами и потоковыми примитивами. Для этого в нём используется глобальная блокировка интерпретатора (Global Interpreter Lock, GIL), которая ограничивает выполнение операций только одним потоком за раз. За последнее десятилетие было представлено много реализаций параллельных вычислений для Python, но они не обеспечивали настоящий параллелизм. Означает ли это, что Python — непроизводительный язык? Давайте разберёмся.

Фундаментальные конструкции базового языка для циклов и других асинхронных или параллельных вызовов подчиняются однопоточному GIL. Даже такое определение списка — [x*x for x in range(0,10)]  — всегда будет однопоточным. Хотя в языке существует библиотека поддержки потоков, которая многих вводит в заблуждение, на самом деле все операции выполняются в рамках GIL. Почему же в таком выразительном языке присутствуют эти правила?

Причина тому — уровень абстракций, принятый языковой концепцией. В рамках самого Python достижима лишь многопроцессность, то есть параллелизм на уровне отдельных рабочих процессов. Тем самым оказываются потеряны некоторые важные преимущества многопоточности, такие как общий доступ к памяти родительского процесса и сниженные накладные расходы на коммуникацию. Обеспечение многопоточности в Python достижимо посредством «склейки» управляющего Python-кода с библиотеками на других языках, например, на Си. Так, интерфейсы вроде  ctypes или cffi повсеместно используются в популярных пакетах NumPy и SciPy для подключения внешних производительных библиотек со встроенной многопоточностью или даже с поддержкой GPU (например, CUBLAS).

Существует ряд других техник повышения производительности Python-программ. Например, доступны следующие фреймворки:

Numba: допускает JIT-компиляцию кода (Just-in-time), а также может запускать Python-совместимый код на основе LLVM (Low Level Virtual Machine).

Cython: предоставляет Python-подобный синтаксис со скомпилированными модулями, которые могут использовать аппаратную векторизацию при компиляции в C.

numexpr: позволяет использовать компиляторы и продвинутую векторизацию для символьных вычислений.

Все они избегают GIL-кода различными способами, сохраняя первоначальную концепцию языка.

Рассмотрим общий пример одной из наиболее распространённых конструкций, к которой мы бы хотели применить параллелизм — цикл for. Посмотрим на фрагмент:

Здесь мы проверяем список list_of_items и возвращаем все числа из него, которые меньше 50.

Запуск этого кода даёт следующий результат:

Python обрабатывает список последовательно с помощью одного потока, поскольку код написан на базовом чистом языке. Здесь мы не наблюдаем никакого параллелизма. Такие конструкции — хорошие кандидаты для фреймворка Numba. Он использует декоратор с символом @, чтобы помечать функции для JIT-компиляции:

Теперь мы получим:

Видно, что производительность повысилась почти вдвое. Дело в том, что исходный код Python написан в примитивах и типах данных, которые могут быть легко скомпилированы и векторизованы для CPU. И первое, на что стоит обратить внимание — это списки. Они бывают очень «тяжёлыми» из-за слабой типизации и встроенного аллокатора. Но если мы посмотрим на типы данных, содержащиеся в random_list, то увидим, что они все целочисленные. Благодаря этой согласованности типов JIT-компилятор Numba может векторизовать цикл.

Если список содержит разнотипные элементы (например, символы и числа), то выполнение кода завершится ошибкой TypeError. Кроме того, если функция содержит операции для смешанных типов данных, Numba не сможет создать высокопроизводительный JIT-код и обратится к объектному коду Python.

Урок здесь заключается в том, что достижение параллелизма в Python зависит от исходного кода. Чистота типов и использование векторизуемых структур данных позволяют Numba распараллеливать код с помощью простого декоратора. Наиболее осторожно следует обращаться со словарями, поскольку обычно они плохо поддаются векторизации. То же относится к генераторам и списковым включениям. Реорганизация их в списки, множества или массивы может облегчить ситуацию.

Гораздо проще достичь параллелизма в числовой и символьной арифметике. NumPy и SciPy отлично справляются с пересылкой вычислений вне GIL-кода на низкоуровневый код С и среду выполнения CUBLAS. Возьмём, к примеру, символьное выражение NumPy ((2 * a + 3 * b) / b):

Выражение многократно использует однопоточный интерпретатор Python из-за структуры библиотеки NumPy. Каждый return из Numpy передаётся в C и затем обратно возвращается на уровень Python.  Потом объект Python направляется к каждому последовательному вызову для повторной отправки на C. Эти прыжки туда-сюда создают так называемое «узкое место» в вычислениях. Поэтому, если вы хотите посчитать линейную алгебру, которую тяжело или невозможно описать в Numpy или SciPy, лучшим вариантом будет numexpr:

Как же numexpr достигает почти четырёхкратного ускорения? Он использует символьное представление вычислений для генерации кода, которое работает на уровне функций доступной библиотеки BLAS. В случае BLAS для CPU, код этих функций будет наилучшим образом векторизован; в случае CUBLAS — вычислительную нагрузку примут ядра графического процессора. Так все вычисления остаются в виде низкоуровневого кода до их завершения и возвращения результата обратно на уровень Python. Этот метод также позволяет избежать многократных обращений через интерпретатор Python, сокращая число однопоточных участков кода, а также обеспечивает краткий синтаксис.

Экосистема Python предоставляет много хороших вариантов повышения производительности. Чтобы овладеть ими, важно понимать используемые вами инструменты и ограничения, которые они накладывают. Хотя Python использует GIL для реализации своей языковой концепции, его принципиальную однопоточность легко обойти с помощью правильных методик и эффективного кода.

С оригинальной статьёй можно ознакомиться на сайте techdecoded.intel.io.

Улучшаем графику в старых играх и видео с помощью нейросетей

Улучшаем графику в старых играх и видео с помощью нейросетей

Бывало ли с вами такое: вы решили скачать любимую компьютерную игру детства и ненадолго погрузиться в счастливые воспоминания. Установили её,...
Read More
Как создать сайт-портфолио для творческого проекта

Как создать сайт-портфолио для творческого проекта

Резьба по книгам, money art, тканевые скульптуры — искусство может принимать самые разные формы. А благодаря Интернету современные художники могут...
Read More
Нейросеть описывает мир незрячим людям

Нейросеть описывает мир незрячим людям

Голосовые ассистенты могут не только играть в «города» и рассказывать о погоде — они способны на гораздо большее! Например, помогать...
Read More
Экскурсии в дата-центр: как мы провели 300 человек на закрытый объект и почему нас уже не остановить

Экскурсии в дата-центр: как мы провели 300 человек на закрытый объект и почему нас уже не остановить

Отвлекитесь немного от экрана и посмотрите на вещи, которые вас окружают. Стол, кружка, лампа, смартфон, клавиатура — всё это материальные...
Read More
Стэнфордский курс: лекция 3. Функция потерь и оптимизация

Стэнфордский курс: лекция 3. Функция потерь и оптимизация

На прошлой лекции мы разобрались, как работает классификация изображений. Что же может «потеряться» в процессе и можно ли этого избежать?...
Read More
Как ИИ отслеживает небезопасное поведение водителей

Как ИИ отслеживает небезопасное поведение водителей

Искусственный интеллект может помочь каршеринговым сервисам и таксопаркам сделать поведение водителей на дороге безопаснее. Например, предупреждать их, если они отвлеклись...
Read More
Многозначная классификация с помощью Keras

Многозначная классификация с помощью Keras

Можно ли обучить нейросеть делать не один, а сразу несколько прогнозов? Этот вопрос возникает, когда нам необходимо классифицировать изображения по...
Read More
Большая игра, или Загадочная история домена SEX.COM

Большая игра, или Загадочная история домена SEX.COM

“The Internet is for porn” — так пелось в бродвейском мюзикле Avenue Q (пародия на «Улицу Сезам»). И, несмотря на то,...
Read More
Топ-5 голосовых приложений, созданных с помощью GPU

Топ-5 голосовых приложений, созданных с помощью GPU

Речевой ИИ активно развивается и набирает популярность. Появляется всё больше приложений, распознающих речь и обрабатывающих естественный язык. Мы решили выделить...
Read More
Какие тайны скрывает главный домен для e‑commerce

Какие тайны скрывает главный домен для e‑commerce

Домен .SHOP появился в 2016 году и стал прямым ответом индустрии на важный запрос рынка — необходимость в короткой и...
Read More