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.

Установка, настройка и использование RabbitMQ

Интернет версии Веб 2.0 начал активно развиваться в начале 21 века, с появлением новых сайтов и веб-приложений. Используя синхронные вызовы,...
Read More

Node.js простыми словами: что это, плюсы и минусы

Асинхронное программирование необходимо для управления устройствами умного дома, создания соцсетей и онлайн-чатов, а также разработки игр. Оно позволяет обрабатывать задачи...
Read More

Мониторинг дисковой подсистемы в Zabbix

Стабильная работа серверов играет важную роль в бизнес-процессах. Сбой в работе сервера может привести к серьезным последствиям: от потери данных...
Read More

О методологии CI/CD простыми словами — принципы, этапы, плюсы и минусы

Подход CI/CD в последнее время много обсуждается в IT. Он часто используется для создания приложений или разработки облачных решений. Но...
Read More

Разбираемся с IP: адреса, маски и маршруты

Сетевые технологии — это неотъемлемая часть любого современного бизнеса и повседневной жизни. Будь то работа в офисе или использование интернета...
Read More

Хостинг Майнкрафт

Minecraft — это культовая игра-песочница, в которой игроки могут строить, исследовать, выживать и создавать свои уникальные миры из блоков. Однако...
Read More

Российские ОС для серверов: какие решения лучше подходят для корпоративной инфраструктуры?

Российские ОС уже давно перешли из разряда нишевых решений в категорию конкурентоспособных продуктов, которые способны справляться с самыми сложными задачами....
Read More

Какую российскую ОС выбрать для бизнеса

На российском IT-рынке существует большое количество операционных систем, которые ориентированы на решение задач бизнеса. Многие организации стремятся работать на российских...
Read More

Что такое Grafana

У современной компании есть тысячи различных показателей, которые она получает из различных источников. Grafana ― это программа, которая может объединить...
Read More

Что такое бизнес-аналитика

Любой бизнес ― это, в первую очередь, цифры: доходы, расходы, налоги, инвестиции и многие другие показатели. Разобраться в них поможет...
Read More