Cython 0.15,用 OpenMP 并行多核加速 Python!

赖勇浩(http://laiyonghao.com)

注:
0、读懂这篇文章需要了解 OpenMP 基本用法。
1、读懂这篇文章需要了解 GIL 基本概念。
2、基本上是这篇的翻译: http://docs.cython.org/src/userguide/parallelism.html,标题是我自己取的,如有错漏、不明,敬请参详原文。
3、本篇不是使用 cython.parallel 的指南(或手册),仅作信息传播之用。
4、我之前翻译过一篇文章《OpenMP与C++:事半功倍地获得多线程的好处》有助于理解这篇文章,见:上( http://blog.csdn.net/lanphaday/article/details/1503817),下( http://blog.csdn.net/lanphaday/article/details/1507834)。

Cython 0.15 新增了 cython.parallel 模块,实现对原生并行编程的支持。现在只支持 OpenMP,以后会加入更多的后端支持。需要注意的是并行是运行在释放了 GIL 的环境下的。

cython.parallel.prange([start], stop[, step], nogil=False, schedule=None)

此函数并行循环,OpenMP 自动构建线程池,并根据指定的调度方案分派作业给这些线程。step 参数不可为 0,如果 nogil 参数为 true,那么这个循环就会被包装在一个 nogil 环境中。shedule 参数支持 static/dynamic/guided/auto/runtime 等 OpenMP 中定义的调度机制。
thread-locality 和 reduction 是从变量进来推断决定的。在 prange 块中被赋值的变量,会被看作 lastprivate,意思是这个变量的值会是最后一次迭代的值。如果对变量使用了原地操作符,那它会被看作 reduction,意思是每条线程都拷贝了一个私有变量,然后在循环结束后应用这个操作符,并赋值给原来的变量。索引变量总是 lastprivate,而在并行块中被赋值的变量都会被看作 private,而且在离开并行块后不可用,因为无法确定它的最后的值。(译注:对这两段理解不能的话,需要阅读 OpenMP 相关文档)。
下面是一个关于 reduction 的例子:

from cython.parallel import prange, parallel, threadid cdef int i cdef int sum = 0 for i in prange(n, nogil=True): sum += i print sum再来一个共享 numpy 数组的例子:
from cython.parallel import * def func(np.ndarray[double] x, double alpha): cdef Py_ssize_t i for i in prange(x.shape[0]): x[i] = alpha * x[i]

cython.parallel.parallel()

可以在 with 语句中使用这个指令来实现代码序列的并行执行。这在为 prange 准备 thread-local 的缓冲区时非常有用。内含的 prange 将成为不并行的工作共享循环,所以一切在并行 section 中被赋值的变量在 prange 中也是 private。所有并行块中的 private 变量在离开并行块后都不可用。
thread-local 缓冲的例子:

from cython.parallel import * from libc.stdlib cimport abort, malloc, free cdef Py_ssize_t idx, i, n = 100 cdef int * local_buf cdef size_t size = 10 with nogil, parallel(): local_buf = malloc(sizeof(int) * size) if local_buf == NULL: abort() # populate our local buffer in a sequential loop for idx in range(size): local_buf[i] = i * 2 # share the work using the thread-local buffer(s) for i in prange(n, schedule='guided'): func(local_buf) free(local_buf)以后 sections 将支持并行块,这样可以把 sections 的代码分配给多个线程执行。

cython.parallel.threadid()

返回线程 ID,对于 n 个线程,它们的 ID 范围是 [0, n)。

编译

要启用 OpenMP 支持,需要把 C 或 C++ 编译器的 OpenMP 开关打开,gcc 适用的 setup.py 如下:

from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Distutils import build_ext ext_module = Extension( "hello", ["hello.pyx"], extra_compile_args=['-fopenmp'], extra_link_args=['-fopenmp'], ) setup( name = 'Hello world app', cmdclass = {'build_ext': build_ext}, ext_modules = [ext_module], )

打断

nogil 模式下的并行的 with 和 prange 块支持 break、continue 和 return。此外,还能够在这些块中使用 with gil 块,也可以抛出异常。但是,因为使用了 OpenMP,不能跳出了事,最好还是退出程序。以 prange() 为例,在第一次 return、break 或抛出异常后,所有线程的每一次循环都会跳过。所以如果有多个值应当返回时该返回哪个值是没有定义的,因为迭代本身是没有特定的顺序的:

from cython.parallel import prange cdef int func(Py_ssize_t n): cdef Py_ssize_t i for i in prange(n, nogil=True): if i == 8: with gil: raise Exception() elif i == 4: break elif i == 2: return i上例中到底是抛出异常,还是简单地 break 又或者返回 2,是没有定义的(不确定的)。

嵌套并行

因为 gcc 的一个 bug,现在嵌套并行被禁用掉了,不过,你可以在一个并行段中调用含有并行段的函数。

参考资料

[1] http://www.openmp.org/mp-documents/spec30.pdf
[2] http://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=49897


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