14、利用Numba、Parakeet和pandas实现快速数值计算

利用Numba、Parakeet和pandas实现快速数值计算

在数据处理和数值计算领域，Python 是一种非常流行的编程语言。然而，Python 原生的执行速度可能无法满足一些对性能要求较高的场景。为了解决这个问题，我们可以使用一些工具来优化 Python 代码的性能，如 Numba、Parakeet 和 pandas。

1. Numba 简介

Numba 是一个即时编译器，它可以将 Python 代码转换为高效的机器码，从而显著提高代码的执行速度。Numba 支持在 CPU 和 GPU 上运行代码，这使得我们可以利用 GPU 的并行计算能力来加速某些计算任务。

1.1 在 GPU 上运行代码

Numba 支持 CUDA 编程，它可以将一部分 Python 函数转换为 CUDA 内核和设备代码，遵循 CUDA 执行模型。CUDA 是由 Nvidia 发明的并行计算平台和编程模型，它可以利用 GPU 的强大计算能力来实现显著的速度提升。

要在 GPU 上运行代码，我们可以使用 @cuda.jit 装饰器。例如：

import numba as nb
from numba import cuda

@cuda.jit
def add_kernel(x, y, out):
    tx = cuda.threadIdx.x
    bx = cuda.blockIdx.x
    block_size = cuda.blockDim.x
    grid_size = cuda.gridDim.x

    start = tx