Нумба медленнее чем питон? - PullRequest
Новая
       11

Нумба медленнее чем питон?

0 голосов
/ 15 декабря 2018

Я действительно новичок в numba, поэтому я не очень понимаю, почему это происходит.Я запускаю njit на функции узкого места моей программы (модель Ising), и она замедляет ее.

Моя функция: 

@nb.njit#(nb.types.int64[:](nb.types.int64, nb.types.float64[:], nb.types.int64[:], nb.types.int64[:]))
def heat_bath_mcs(size, Z, s, neighbors):
    for step in range(size):
        choice = int(size*np.random.random())
        energy_variation = (s[neighbors[4*choice]]+s[neighbors[4*choice+1]]
                            + s[neighbors[4*choice+2]]+s[neighbors[4*choice+3]])
        if np.random.random() < 1.0/(1.0+Z[int(energy_variation*0.5)+2]):
            s[choice] = +1
        else:
            s[choice] = -1
    return s

size - целое число, s и neighbors - это два списка Python длиной size с целочисленными значениями и Z список длины 4 и значений с плавающей запятой.

Где я пытался вывести типы, но это даетэта ошибка (только с использованием того, что после # в первом коде):

TypeError: Нет соответствующего определения для типа (ов) аргумента int64, отраженный список (float64), отраженный список (int64), отраженный список (int64)

Если я распечатываю типы numba перед каждым вызовом функции, я получаю: 

print(nb.typeof(size),nb.typeof(Z),nb.typeof(s),nb.typeof(neighbors))

Результат: 

int64 reflected list(float64) reflected list(int64) reflected list(int64)

Итак, мой вопрос: почему это происходит?Я предполагаю, что я делаю что-то не так, как я могу улучшить свой код, чтобы ускорить его?

...