Numba 是一个基于 Python 的 JIT（即时编译）工具，专为科学计算和高性能数值处理设计。通过将 Python 代码编译为机器码，Numba 能显著提升数值密集型任务的执行效率。以下是核心使用要点：

🧠 核心功能

  • 类型推断优化：自动识别变量类型，生成高效代码
  • GPU 加速支持：通过 @cuda.jit 装饰器实现 GPU 并行计算
  • 矢量化操作：使用 @vectorize 装饰器对数组进行 SIMD 优化
  • 即时编译机制：在运行时动态编译函数，减少启动开销

🛠 使用示例

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def sum_array(arr):
    result = 0.0
    for i in range(arr.shape[0]):
        result += arr[i]
    return result

# 示例数据
data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
print(sum_array(data))  # 输出: 10.0

📌 注意事项

  1. 装饰器选择：@nopython 适用于纯数值计算，@objmode 支持混合类型
  2. 类型提示：显式声明类型可提高编译效率（如 float32[:,:]）
  3. 依赖管理：确保安装最新版 Numba（pip install numba）

🔗 了解更多 或探索 Numba GitHub 仓库 获取源码示例

numba_compiler_workflow
numba_jit_example