调用 numba jit 函数时，cProfile 会增加大量开销

Question

将纯 Python 无操作函数与以@numba.jit 修饰的无操作函数进行比较，即：

import numba

@numba.njit
def boring_numba():
    pass

def call_numba(x):
    for t in range(x):
        boring_numba()

def boring_normal():
    pass

def call_normal(x):
    for t in range(x):
        boring_normal()

如果我们用%timeit 计时，我们会得到以下结果：

%timeit call_numba(int(1e7))
792 ms ± 5.51 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit call_normal(int(1e7))
737 ms ± 2.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

一切都完全合理； numba 函数的开销很小，但并不多。

如果我们使用cProfile 来分析这段代码，我们会得到以下结果：

cProfile.run('call_numba(int(1e7)); call_normal(int(1e7))', sort='cumulative')

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     76/1    0.003    0.000    8.670    8.670 {built-in method builtins.exec}
        1    6.613    6.613    7.127    7.127 experiments.py:10(call_numba)
        1    1.111    1.111    1.543    1.543 experiments.py:17(call_normal)
 10000000    0.432    0.000    0.432    0.000 experiments.py:14(boring_normal)
 10000000    0.428    0.000    0.428    0.000 experiments.py:6(boring_numba)
        1    0.000    0.000    0.086    0.086 dispatcher.py:72(compile)

cProfile 认为调用 numba 函数的开销很大。 这延伸到“真实”代码：我有一个简单地调用我的昂贵计算的函数（计算是 numba-JIT 编译的），cProfile 报告说包装函数占用了总时间的三分之一左右。

我不介意 cProfile 增加一点开销，但如果它在哪里增加开销的地方非常不一致，那它就不是很有帮助。有谁知道为什么会发生这种情况，是否有什么可以做的，和/或是否有任何替代分析工具不会与 numba 发生不良交互？

Answer 1

当你创建一个 numba 函数时，你实际上创建了一个 numba Dispatcher 对象。这个对象“重新定向”对boring_numba 的“调用”到正确的（就类型而言）内部“jitted”函数。因此，即使您创建了一个名为 boring_numba 的函数 - 此函数并未被调用，所调用的是基于您的函数的编译函数。

您可以看到在分析Dispatcher 对象时调用了函数boring_numba（即使不是，调用的是CPUDispatcher.__call__）需要挂钩到当前线程状态并检查是否有一个分析器/跟踪器正在运行，如果“是”，它看起来就像调用了 boring_numba。这最后一步是产生开销的原因，因为它必须为 boring_numba 伪造一个“Python 堆栈框架”。

有点技术性：

当您调用 numba 函数 boring_numba 时，它实际上调用了 Dispatcher_Call，它是 call_cfunc 的包装器，主要区别在于：当您使用探查器运行探查器时，处理探查器的代码占了大部分函数调用（如果没有分析器/跟踪器，只需将if (tstate->use_tracing && tstate->c_profilefunc) 分支与正在运行的else 分支进行比较）：

static PyObject *
call_cfunc(DispatcherObject *self, PyObject *cfunc, PyObject *args, PyObject *kws, PyObject *locals)
{
    PyCFunctionWithKeywords fn;
    PyThreadState *tstate;
    assert(PyCFunction_Check(cfunc));
    assert(PyCFunction_GET_FLAGS(cfunc) == METH_VARARGS | METH_KEYWORDS);
    fn = (PyCFunctionWithKeywords) PyCFunction_GET_FUNCTION(cfunc);
    tstate = PyThreadState_GET();
    if (tstate->use_tracing && tstate->c_profilefunc)
    {
        /*
         * The following code requires some explaining:
         *
         * We want the jit-compiled function to be visible to the profiler, so we
         * need to synthesize a frame for it.
         * The PyFrame_New() constructor doesn't do anything with the 'locals' value if the 'code's
         * 'CO_NEWLOCALS' flag is set (which is always the case nowadays).
         * So, to get local variables into the frame, we have to manually set the 'f_locals'
         * member, then call `PyFrame_LocalsToFast`, where a subsequent call to the `frame.f_locals`
         * property (by virtue of the `frame_getlocals` function in frameobject.c) will find them.
         */
        PyCodeObject *code = (PyCodeObject*)PyObject_GetAttrString((PyObject*)self, "__code__");
        PyObject *globals = PyDict_New();
        PyObject *builtins = PyEval_GetBuiltins();
        PyFrameObject *frame = NULL;
        PyObject *result = NULL;

        if (!code) {
            PyErr_Format(PyExc_RuntimeError, "No __code__ attribute found.");
            goto error;
        }
        /* Populate builtins, which is required by some JITted functions */
        if (PyDict_SetItemString(globals, "__builtins__", builtins)) {
            goto error;
        }
        frame = PyFrame_New(tstate, code, globals, NULL);
        if (frame == NULL) {
            goto error;
        }
        /* Populate the 'fast locals' in `frame` */
        Py_XDECREF(frame->f_locals);
        frame->f_locals = locals;
        Py_XINCREF(frame->f_locals);
        PyFrame_LocalsToFast(frame, 0);
        tstate->frame = frame;
        C_TRACE(result, fn(PyCFunction_GET_SELF(cfunc), args, kws));
        tstate->frame = frame->f_back;

    error:
        Py_XDECREF(frame);
        Py_XDECREF(globals);
        Py_XDECREF(code);
        return result;
    }
    else
        return fn(PyCFunction_GET_SELF(cfunc), args, kws);
}

我假设这个额外的代码（以防分析器正在运行）在您进行 cProfile-ing 时会减慢函数的速度。

有点不幸的是，当您运行分析器时 numba 函数会增加如此多的开销，但如果您在 numba 函数中执行任何实质性操作，减速实际上几乎可以忽略不计。 如果您还要在 numba 函数中移动 for 循环，那就更是如此了。

如果您注意到 numba 函数（无论是否运行探查器）花费了太多时间，那么您可能调用它太频繁了。然后你应该检查你是否真的可以在 numba 函数中移动循环，或者将包含循环的代码包装在另一个 numba 函数中。

注意：所有这些都是（有点）推测，我实际上并没有使用调试符号构建 numba 并分析 C 代码以防分析器正在运行。但是，如果有分析器正在运行，那么操作的数量使得这看起来非常合理。所有这些都假设 numba 0.39，不确定这是否也适用于过去的版本。