如何在Python2.7中使用numba jit编译器提高math.sqrt()的速度

Question

我有一个复杂的函数，它执行不能矢量化的数学运算。我发现使用NUMBA jit编译器实际上会降低性能。可能是因为我在这个函数中使用了对python math.sqrt的调用。如何强制NUMBA替换对python math.sqrt的调用，以加快对sqrt的C调用？

--向Kes致敬

Answer 1

Numba已经将对math.sqrt的调用替换为对sqrt机器代码库的调用。所以，如果你的性能变慢了，那可能是别的原因。

你能发布你想要加速的代码吗？另外，您使用的是哪个版本的Numba。在最新版本的Numba中，您可以调用修饰函数的inspect_types方法来打印被解释为python对象的列表(因此仍然很慢)。

Answer 2

Numba已经将math.sqrt调用映射到libc中的sqrt/sqrtf。速度减慢可能来自于Numba的开销。这种开销来自(取消)装箱PyObjects和检测编译后的代码中是否发生错误。它影响从Python调用小函数，但从另一个Numba编译函数调用时影响较小，因为没有(取消)装箱

如果您设置了环境变量NUMBA_OPT=3，则会启用主动优化，从而消除一些开销，但会增加代码生成时间。