はじめに

Cythonとnumpyを使った時に、どうすれば高速化できるのか調べました。

測定方法

大きさnのnumpyの配列を作り、その配列にn回代入と参照を行う関数func()と、
それをm回数実行するsum_func()を作りました。
今回は $n,m$ それぞれ $n=10000, m=100$ に設定しており、
sum_func()の実行時間を測定します。

これをjupyter notebookの「%timeit」を用いて測定しました。

Python

import numpy as np

def func1(n):
    A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum / n

def sum_func1(n):
    res = 0
    m = 10000
    for i in range(n):
        res += func1(m)

    return res

結果

%timeit sum_func1(100)
220 ms ± 3.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

結構遅いです。

Cython(コンパイルだけ)

%%cython

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

def func2(n):
    A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum / float(n)

def sum_func2(n):
    res = 0
    m = 10000
    for i in range(n):
        res += func2(m)

    return res

結果

%timeit sum_func2(100)
176 ms ± 3.93 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

1.25倍くらい速くなりました。

Cython(型指定)

%%cython

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

def func3(int n):
    cdef int i
    cdef double sum
    cdef np.ndarray A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum / float(n)

def sum_func3(int n):
    cdef double res = 0
    cdef int m = 10000
    for i in range(n):
        res += func3(m)

    return res

結果

%timeit sum_func3(100)
117 ms ± 2.55 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

ちょっとだけ速くなりました。

Cython(numpyの詳細な型を指定)

%%cython

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

ctypedef np.float64_t DTYPE_t

def func4(int n):
    cdef int i
    cdef double sum
    cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] A
    A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum / float(n)

def sum_func4(int n):
    cdef double res = 0
    cdef int m = 10000
    for i in range(n):
        res += func4(m)

    return res

結果

%timeit sum_func4(100)
1.42 ms ± 4.45 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

numpyのデータタイプを指定すると、非常に速くなりました。
これが重要そうです。

Cython(関数の返り値指定+cdef)

%%cython

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

ctypedef np.float64_t DTYPE_t

cdef double func5(int n):
    cdef int i
    cdef double sum
    cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] A
    A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum

cpdef double sum_func5(int n):
    cdef double res = 0
    cdef int m = 10000
    for i in range(n):
        res += func5(m)

    return res

結果

%timeit sum_func5(100)
1.34 ms ± 19.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

少しだけ速くなりました。

Cython(関数のinline化)

%%cython

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

ctypedef np.float64_t DTYPE_t

cdef inline double func6(int n):
    cdef int i
    cdef double sum
    cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] A
    A = np.empty(n)
    for i in range(n):
        A[i] = i

    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += A[i]

    return sum

cpdef inline double sum_func6(int n):
    cdef double res = 0
    cdef int m = 10000
    for i in range(n):
        res += func6(m)

    return res

結果

%timeit sum_func6(100)
1.35 ms ± 30 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

ほとんど変わりません。

比較

	平均処理時間	改善倍率(倍)
Python	220 ms	1.0
Cython(コンパイルだけ)	176 ms	1.25
Cython(型指定)	117 ms	1.88
Cython(numpyの詳細な型を指定)	1.42 ms	154
Cython(関数の返り値指定+cdef)	1.34 ms	164
Cython(関数のinline化)	1.35 ms	162

まとめ

今回の測定の結果から、Cythonの高速に必要なことは

1.変数の型指定
2.numpyの詳細な型指定
3.関数の返り値を設定しcdefする

であるとわかりました。

Cythonでnumpyを使った時の速度比較、高速化には何が必要か