Numba Examples 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

numba-examples 项目是一个包含各种使用 Numba 来实现算法的例子集合。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

numba-examples/
├── benchmarks/           # 存放性能测试的例子
├── bin/                  # 可执行脚本
├── binder/               # Binder 相关文件，用于创建可交互的环境
├── condarecipe/          # Conda 配方文件
├── examples/             # 具体的算法实现例子
├── legacy/              # 可能不再推荐使用的旧例子
├── notebooks/            # Jupyter 笔记本
├── numba_bench/          # 性能测试工具
├── test/                 # 测试代码
├── tutorials/            # 教程相关文件
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── LICENSE               # 项目许可证
├── MANIFEST.in           # 打包配置文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── conda-requirements.txt # Conda 环境依赖文件
└── setup.py              # 项目安装脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 numba_bench 脚本，该脚本用于执行性能测试。以下是如何使用该脚本的简要说明：

首先，需要设置一个 Conda 环境，并安装所需的依赖：

conda create -n numba_bench --file conda-requirements.txt
source activate numba_bench
python setup.py install

然后，可以通过以下命令运行性能测试：

numba_bench -o results

如果你想运行支持 GPU 的测试，可以安装 cudatoolkit 并使用 -r gpu 参数。

3. 项目的配置文件介绍

numba-examples 项目的配置主要通过 bench.yaml 文件进行，该文件定义了每个性能测试例子的详细信息。以下是一个 bench.yaml 文件的例子：

name: Zero Suppression
description: |
  Map all samples of a waveform below a certain absolute magnitude to zero
input_generator: impl.py:input_generator
xlabel: Number of elements
validator: impl.py:validator
implementations:
  - name: numpy
    description: Basic NumPy implementation
    function: impl.py:numpy_zero_suppression
  - name: numba_single_thread_ufunc
    description: Numba single threaded ufunc
    function: impl.py:numba_zero_suppression
  - name: numba_gpu_ufunc
    description: Numba GPU ufunc. Note this will be slower than CPU!
      There is not enough work for the GPU to do, so the fixed overhead dominates.
    function: gpu.py:numba_zero_suppression
    requires:
      - gpu
baseline: numpy

在这个配置文件中，定义了测试例子的名称、描述、输入生成器、X轴标签、验证器以及不同的实现方式。每个实现都可以有自己的描述、执行函数以及所需的资源。baseline 定义了基准实现，用于计算其他实现的加速比。