Я пытался оптимизировать часть кода Python, которая включает в себя вычисления больших многомерных массивов. Я получаю противоречивые результаты с Numba. Я работаю на MBP, середина 2015 года, 2,5 ГГц i7 quadcore, OS 10.10.5, python 2.7.11. Учтите следующее:

 import numpy as np
 from numba import jit, vectorize, guvectorize
 import numexpr as ne
 import timeit

 def add_two_2ds_naive(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @jit
 def add_two_2ds_jit(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @guvectorize(['float64[:,:],float64[:,:],float64[:,:]'],
    '(n,m),(n,m)->(n,m)',target='cpu')
 def add_two_2ds_cpu(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 @guvectorize(['(float64[:,:],float64[:,:],float64[:,:])'],
    '(n,m),(n,m)->(n,m)',target='parallel')
 def add_two_2ds_parallel(A,B,res):
     for i in range(A.shape[0]):
         for j in range(B.shape[1]):
             res[i,j] = A[i,j]+B[i,j]

 def add_two_2ds_numexpr(A,B,res):
     res = ne.evaluate('A+B')

 if __name__=="__main__":
     np.random.seed(69)
     A = np.random.rand(10000,100)
     B = np.random.rand(10000,100)
     res = np.zeros((10000,100))

Теперь я могу запустить timeit для различных функций:

%timeit add_two_2ds_jit(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.16 ms per loop

%timeit add_two_2ds_cpu(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.19 ms per loop

%timeit add_two_2ds_parallel(A,B,res)
100 loops, best of 3: 6.9 ms per loop

%timeit add_two_2ds_numexpr(A,B,res)
1000 loops, best of 3: 1.62 ms per loop

Кажется, что «параллельный» не требует даже использования большинства одного ядра, так как он используется вtop показывает, что python достигает ~ 40% процессора для 'параллельного', ~ 100% для 'центрального процессора', а числоxpr достигает ~ 300%.