AMD64でNumPyを爆速化！ NPY_CPU_AMD64 マクロの使い方とサンプルコード

適切なデータ型と演算子の選択

NPY_CPU_AMD64 マクロは、AMD64 アーキテクチャに最適化されたデータ型と演算子を選択します。例えば、整数型の場合は int64_t ではなく npy_int64 を、浮動小数点型の場合は double ではなく npy_float64 を使用します。これにより、コードのパフォーマンスが向上します。

CPU 命令セットの利用

NPY_CPU_AMD64 マクロは、AMD64 アーキテクチャで利用可能な CPU 命令セットを活用します。例えば、SSE や AVX などの命令セットを使用して、ベクトル化された演算を高速化します。

メモリ配置の最適化

NPY_CPU_AMD64 マクロは、AMD64 アーキテクチャのキャッシュ構造を考慮したメモリ配置を行います。これにより、メモリアクセス速度が向上し、コードのパフォーマンスが向上します。

NPY_CPU_AMD64 マクロの使用例

#include <numpy/ndarray.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して、適切なデータ型と演算子を取得します。
  npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
  npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

  // for ループ内で NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して、CPU 命令セットを活用します。
  for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
    data[i] *= 2;
  }
}

NPY_CPU_AMD64 マクロは、AMD64 アーキテクチャ上で NumPy を動作させる場合にのみ使用できます。他のアーキテクチャでは、適切なマクロを使用する必要があります。
NPY_CPU_AMD64 マクロは、NumPy C-API の一部であり、Python から直接使用することはできません。

#include <numpy/ndarray.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して、適切なデータ型と演算子を取得します。
  npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
  npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

  // for ループ内で NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して、CPU 命令セットを活用します。
  for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
    data[i] *= 2;
  }
}

このコードは以下の通り動作します。

NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して、NumPy 配列 array のデータ型と要素数を取得します。
for ループを使用して、NumPy 配列の各要素を反復処理します。
各要素に対して、NPY_CPU_AMD64 マクロを使用して最適化された乗算演算子を使用して、要素を 2 倍にします。

このコードは、AMD64 アーキテクチャ上で NumPy を動作させる場合に、NPY_CPU_AMD64 マクロを使用してコードのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。

配列の要素を足し算する:

void my_function(PyArrayObject *array) {
  npy_int64 sum = 0;
  npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
  npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

  for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
    sum += data[i];
  }

  printf("Sum of array elements: %ld\n", sum);
}

配列の要素の平均値を計算する:

void my_function(PyArrayObject *array) {
  npy_int64 sum = 0;
  npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
  npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

  for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
    sum += data[i];
  }

  npy_float64 average = (npy_float64)sum / length;
  printf("Average of array elements: %f\n", average);
}

配列の要素の最大値と最小値を検索する:

void my_function(PyArrayObject *array) {
  npy_int64 min = NPY_INT64_MAX;
  npy_int64 max = NPY_INT64_MIN;
  npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
  npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

  for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
    min = npy_min(min, data[i]);
    max = npy_max(max, data[i]);
  }

  printf("Minimum value in array: %ld\n", min);
  printf("Maximum value in array: %ld\n", max);
}

NPY_CPU_DISPATCH マクロ

NPY_CPU_DISPATCH マクロは、現在の CPU アーキテクチャに基づいて適切なデータ型と演算子を選択する汎用的なマクロです。NPY_CPU_AMD64 マクロよりも汎用性が高く、AMD64 アーキテクチャだけでなく、他のアーキテクチャでも使用できます。

#include <numpy/ndarray.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // NPY_CPU_DISPATCH マクロを使用して、適切なデータ型と演算子を取得します。
  NPY_CPU_DISPATCH_CALL(array, my_function_impl);
}

void my_function_impl(npy_intp *data, npy_intp length) {
  // for ループ内で、CPU 命令セットを活用します。
  for (npy_intp i = 0; i < length; ++i) {
    data[i] *= 2;
  }
}

手動でデータ型と演算子を選択する

現在の CPU アーキテクチャを判別し、それに応じて適切なデータ型と演算子を手動で選択することもできます。この方法は、より詳細な制御が可能ですが、NPY_CPU_DISPATCH マクロよりもコードが煩雑になります。

#include <numpy/ndarray.h>
#include <cpuid.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // CPU アーキテクチャを判別します。
  unsigned int eax, ebx, ecx, edx;
  __cpuid(1, &eax, &ebx, &ecx, &edx);

  if (edx & (1 << 29)) {  // AMD64 アーキテクチャの場合
    npy_int64 *data = (npy_int64 *)PyArray_DATA(array);
    npy_int64 length = PyArray_SIZE(array);

    for (npy_int64 i = 0; i < length; ++i) {
      data[i] *= 2;
    }
  } else {  // AMD64 アーキテクチャ以外の場合
    // 他のアーキテクチャ用のコードを記述します。
  }
}

ctypes モジュールを使用する

ctypes モジュールを使用して、C ライブラリの関数を Python から呼び出すこともできます。この方法は、より柔軟性がありますが、NumPy C-API を直接使用するよりも複雑になります。

import ctypes

def my_function(array):
  # NumPy 配列を C 互換の形式に変換します。
  data = ctypes.c_void_p(PyArray_DATA(array))
  length = ctypes.c_int(PyArray_SIZE(array))

  # C ライブラリの関数を呼び出します。
  my_function_impl(data, length)

def my_function_impl(data, length):
  # for ループ内で、CPU 命令セットを活用します。
  for i in range(length):
    data[i] *= 2

最適な方法の選択

どの方法が最適かは、状況によって異なります。

C ライブラリの関数を呼び出す必要がある場合は、ctypes モジュールを使用する必要があります。
より詳細な制御が必要な場合は、手動でデータ型と演算子を選択する必要があります。
汎用性と簡潔さを重視する場合は、NPY_CPU_DISPATCH マクロを使用するのがおすすめです。

使用する前に、各方法の詳細を理解し、必要に応じてコードを調整する必要があります。
上記の代替方法は、すべて NPY_CPU_AMD64 マクロと同等の機能を提供するわけではありません。