简单的numba + CUDA 实测
起因
numba + CUDA
numba天生支持NumPy，但是CUDA部分仅提供非常有限的支持
CUDA部分代码
简单的numba + CUDA 实测
起因
一时兴起，是我太闲了吧。
最近需要对一个4k图像进行单个像素级别的处理，由于用python用得人有点懒，直接上python在所有像素上循环一遍。每个像素做的工作其实很简单，就是判断一下这个像素是否符合某一准则，如果符合就将这个像素mask上。噼里啪啦写好一个脚本，一运行居然等了很久，都没有结果。一开还以为是不是哪里写错了，进入了无限循环什么的，但是最后发现其实执行效率就是那么低。我做了一个实例，在一个3008×4112像素的图像上进行简单的分类。（实例中的两个分类功能都可以用cv2直接实现，这里仅作实例进行测试使用。）
from __future__ import print_function
import cv2
import math
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import time
H = 3008
W = 4112
class Validator(object):
def __init__(self):
pass
def is_valid(self, x, y):
return False
class RadiusValidator(Validator):
def __init__(self, center, R, width):
super(RadiusValidator, self).__init__()
self.R = R
self.center = center # A two element NumPy array. [x, y].
self.width = width
if ( self.width <= 0 ):
raise Exception(“self.width wrong. self.width = {}”.format(self.width))
# Overide parent’s function.
def is_valid(self, x, y):
x = x – self.center[0]
y = y – self.center[1]
r = math.sqrt( x * x + y * y )
if ( r >= self.R – self.width and r <= self.R + self.width ):
return True
else:
return False
class PolarLineSegmentValidator(Validator):
def __init__(self, center, theta, length, width):
super(PolarLineSegmentValidator, self).__init__()
self.center = center # A two element NumPy array. [x, y].
self.theta = theta
self.length = length
self.width = width
self.endP = np.zeros((2,), dtype=np.float32)
self.endP[0] = self.length * math.cos( self.theta )
self.endP[1] = self.length * math.sin( self.theta )
self.dir = self.endP / self.length
def is_valid(self, x, y):
# Transform the coordinate to the local frame.
v = np.zeros((2, ), dtype=np.float32)
v[0] = x – self.center[0]
v[1] = y – self.center[1]
# Projection.
proj = self.dir.dot( v )
if ( proj < 0 ):
return False
elif ( proj > self.length ):
return False
# Othogonal vector.
oth = v – proj*self.dir
# Distance.
d = norm( oth )
if ( d <= self.width ):
return True
else:
return False
if __name__ == “__main__”:
print(“List the indices for AEAG brightness evaluation.”)
# Create a blank image with all zeros.
img = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
imgCenter = np.array([ W/2, H/2 ], dtype=np.float32)
# Create the validators.
vList = []
vList.append( RadiusValidator( imgCenter, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 20 ) )
vList.append( PolarLineSegmentValidator( imgCenter, math.pi/2, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 10 ) )
vList.append( PolarLineSegmentValidator( imgCenter, math.pi/4, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 10 ) )
vList.append( PolarLineSegmentValidator( imgCenter, 0, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 10 ) )
vList.append( PolarLineSegmentValidator( imgCenter, -math.pi/4, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 10 ) )
vList.append( PolarLineSegmentValidator( imgCenter, -math.pi/2, min( W/2, H/2 ) * 0.75, 10 ) )
# Record the starting time.
start = time.time()
for i in range(H):
for j in range(W):
flag = False
for v in vList:
flag = flag or v.is_valid( j, i )
if ( True == flag ):
img[i, j] = 255
if ( 0 == i % 100 ):
print(“%d,” % (i), end=None)
# Record the ending time.
end = time.time()
print(end – start)
# Save the image.
cv2.imwrite(“ValidPixels.png”, img)
上面的脚本在我的机器上执行时间约520s，图像像素约为1200万。之前早有耳闻说是像我这样简单的进行for循环，python的效率会非常低，今天算是见识到了。于是想着，得，还是改成C++的吧。但是转念一想，貌似有一个叫什么“牛B”的库可以用，可以使用CUDA进行加速。简单查了一下果然是有这个库，numba。
可能是我太闲，我决定试一下。
numba + CUDA
numba可以在没有CUDA支持时使用CPU进行加速，而这里我只感兴趣CUDA的部分。
numba要用conda配置，也是醉了。还好用了conda environment。
我想说numba的文档风格我有点不适应，也许是我看的太粗略，一时间没有参透其中的道理。官方的reference manual之外，还有一个github上的项目对numba的CUDA部分进行了解释。这个项目是gtc2018-numba。
于是我趟了几个坑，这里总结一下。
numba天生支持NumPy，但是CUDA部分仅提供非常有限的支持
在使用numba时，主要数据类型与NumPy非常接近，大部分NumPy的属性和接口都有对应的实现，有些接口的参数数量和种类可能受到限制，这需要仔细看numba的官方文档关于NumPy的一部分。但是中的一个坑是，numba的CUDA部分对python的支持更受限制，这需要参考官方文档的CUDA部分。很容易进的坑包括
kernel函数内部对大部分NumPy的函数不支持。
CUDA kernel函数内不允许任何可能产生memory allocation的NumPy函数，这使得绝大部分NumPy函数都不能使用了，尤其是创建array的函数，例如zeros(), array()，和linspace()等。对array进行运算的函数也不支持。但是我们仍然可以使用NumPy的标量函数，例如sin()。kernel函数内部可以使用NumPy对象的shape属性。NumPy的indexing和slicing操作似乎仍然可以使用。
kernel函数内部对list貌似不支持，对tuple支持。貌似可以创建list，但是索引和更新时会失败。一个在stackoverflow上的讨论。dictionary和generator就不要想了。
kernel函数内部貌似不支持对自定义类的使用。
device函数需要使用@cuda.jit(device=True)进行修饰，可以有返回值。我不知道为什么官方和上述github教程对device函数没有专门的章节，也许是我没有找到。
于是过了一些远大于520s的时间以后，如下的测试代码终于可以运行了。
CUDA部分代码
from __future__ import print_function
import cv2
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numba import cuda
import time
@cuda.jit(device=True)
def d_radius_validate(cx, cy, R, width, x, y):
x = x – cx
y = y – cy
r = math.sqrt( x * x + y * y )
if ( r >= R – width and r <= R + width ):
return 255
else:
return 0
@cuda.jit(device=True)
def d_polar_line_segment_validate(cx, cy, theta, length, width, x, y):
n0 = length * math.cos(theta) / length
n1 = length * math.sin(theta) / length
v0 = x – cx
v1 = y – cy
proj = n0 * v0 + n1 * v1
if ( proj < 0 ):
return 0
elif ( proj > length ):
return 0
oth0 = v0 – proj*n0
oth1 = v1 – proj*n1
d = math.sqrt( oth0 * oth0 + oth1 * oth1 )
if ( d <= width ):
return 255
else:
return 0
@cuda.jit
def k_validate(imgOut):
tx = cuda.blockIdx.x*cuda.blockDim.x + cuda.threadIdx.x
ty = cuda.blockIdx.y*cuda.blockDim.y + cuda.threadIdx.y
xStride = cuda.blockDim.x * cuda.gridDim.x
yStride = cuda.blockDim.y * cuda.gridDim.y
cx, cy = 2056, 1504
R = 1504*0.75
halfWidth = 10.0
for y in range( ty, imgOut.shape[0], yStride ):
for x in range( tx, imgOut.shape[1], xStride ):
flag = d_radius_validate( cx, cy, R, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
flag = d_polar_line_segment_validate( cx, cy, -math.pi/2, R, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
flag = d_polar_line_segment_validate( cx, cy, -math.pi/4, R, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
flag = d_polar_line_segment_validate( cx-halfWidth, cy, 0.0, R + halfWidth, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
flag = d_polar_line_segment_validate( cx, cy, math.pi/4, R, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
flag = d_polar_line_segment_validate( cx, cy, math.pi/2, R, halfWidth, 1.0*x, 1.0*y )
if ( 0 != flag ):
imgOut[y, x] = flag
if __name__ == “__main__”:
# Create an image.
img = np.zeros((3008, 4112), dtype=np.int32)
# Record the starting time.
start = time.time()
dImg = cuda.to_device(img)
cuda.synchronize()
k_validate[[100, 100, 1], [16, 16, 1]](dImg)
cuda.synchronize()
img = dImg.copy_to_host()
# Record the ending time.
end = time.time()
print(end – start)
# Save the image.
cv2.imwrite(“ValidPixels_numba.png”, img)
print(“Done.”)
如上述代码所示，采用100×100的grid，和16×16的block thread配置，在当前的GPU（GeForce GTX 980Ti，拿不上台面啊）上的执行时间约为0.4s。
嗯，快了。
也许我真的是闲的。
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