1. 介绍
Numba 是 python 的即时（Just-in-time）编译器，即当您调用 python 函数时，您的全部或部分代码就会被转换为“即时”执行的机器码，它将以您的本地机器码速度运行！它由 Anaconda 公司赞助，并得到了许多其他组织的支持。
在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！所以，您也可以在您的计算中使用 numpy，并加快整体计算，因为 python 中的循环非常慢。 您还可以使用 python 标准库中的 math 库的许多函数，如 sqrt 等。有关所有兼容函数的完整列表，请查看 此处。
2. 为什么选择 Numba？
那么，当有像 cython 和 Pypy 之类的许多其他编译器时，为什么要选择 numba？
原因很简单，这样您就不必离开写 python 代码的舒适区。是的，就是这样，您根本不需要为了获得一些的加速来改变您的代码，这与您从类似的具有类型定义的 cython 代码获得的加速相当。那不是很好吗？
您只需要添加一个熟悉的 python 功能，即添加一个包装器（一个装饰器）到您的函数上。类的装饰器也在开发中了。
所以，您只需要添加一个装饰器就可以了。例如：
这仍然看起来像一个原生 python 代码，不是吗？
3. 如何使用 Numba？
“question mark neon signage” by Emily Morter on Unsplash
Numba 使用 LLVM 编译器基础结构 将原生 python 代码转换成优化的机器码。使用 numba 运行代码的速度可与 C/C++ 或 Fortran 中的类似代码相媲美。
以下是代码的编译方式：
首先，Python 函数被传入，优化并转换为 numba 的中间表达，然后在类型推断（type inference）之后，就像 numpy 的类型推断（所以 python float 是一个 float64），它被转换为 LLVM 可解释代码。 然后将此代码提供给 LLVM 的即时编译器以生成机器码。
您可以根据需要在运行时或导入时 生成 机器码，导入需要在 CPU（默认）或 GPU 上进行。
4. 使用 numba 的基本功能（只需要加上 @jit ！）
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小菜一碟！
为了获得最佳性能，numba 实际上建议在您的 jit 装饰器中加上nopython=True参数，加上后就不会使用 Python 解释器了。或者您也可以使用@njit。如果您加上nopython=True的装饰器失败并报错，您可以用简单的@jit装饰器来编译您的部分代码，对于它能够编译的代码，将它们转换为函数，并编译成机器码。然后将其余部分代码提供给 python 解释器。
所以，您只需要这样做：
当使用@jit时，请确保您的代码有 numba 可以编译的内容，比如包含库（numpy）和它支持的函数的计算密集型循环。否则它将不会编译任何东西，并且您的代码将比没有使用 numba 时更慢，因为存在 numba 内部代码检查的额外开销。
还有更好的一点是，numba 会对首次作为机器码使用后的函数进行缓存。 因此，在第一次使用之后它将更快，因为它不需要再次编译这些代码，如果您使用的是和之前相同的参数类型。
如果您的代码是 可并行化 的，您也可以传递parallel=True作为参数，但它必须与nopython=True一起使用，目前这只适用于CPU。
您还可以指定希望函数具有的函数签名，但是这样就不会对您提供的任何其他类型的参数进行编译。 例如：
现在您的函数只能接收两个 int32 类型的参数并返回一个 int32 类型的值。 通过这种方式，您可以更好地控制您的函数。 如果需要，您甚至可以传递多个函数签名。
您还可以使用 numba 提供的其他装饰器：
@vectorize：允许将标量参数作为 numpy 的 ufuncs 使用，
@guvectorize：生成 NumPy 广义上的 ufuncs，
@stencil：定义一个函数使其成为 stencil 类型操作的核函数
@jitclass：用于 jit 类，
@cfunc：声明一个函数用于本地回调（被C/C++等调用），
@overload：注册您自己的函数实现，以便在 nopython 模式下使用，例如： @overload（scipy.special.j0）。
Numba 还有Ahead of time（AOT）编译，它生成不依赖于 Numba 的已编译扩展模块。 但：
它只允许常规函数（ufuncs 就不行），
您必须指定函数签名。并且您只能指定一种签名，如果需要指定多个签名，需要使用不同的名字。
它还根据您的CPU架构系列生成通用代码。
5. @vectorize 装饰器
“gray solar panel lot” by American Public Power Association on Unsplash
通过使用 @vectorize 装饰器，您可以对仅能对标量操作的函数进行转换，例如，如果您使用的是仅适用于标量的 python 的 math 库，则转换后就可以用于数组。 这提供了类似于 numpy 数组运算（ufuncs）的速度。 例如：
您还可以将 target 参数传递给此装饰器，该装饰器使 target 参数为 parallel 时用于并行化代码，为 cuda 时用于在 cuda\GPU 上运行代码。
使 target=“parallel” 或 “cuda” 进行矢量化通常比 numpy 实现的代码运行得更快，只要您的代码具有足够的计算密度或者数组足够大。如果不是，那么由于创建线程以及将元素分配到不同线程需要额外的开销，因此可能耗时更长。所以运算量应该足够大，才能获得明显的加速。
这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子：
6. 在GPU上运行函数
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您也可以像装饰器一样传递 @jit 来运行 cuda/GPU 上的函数。 为此您必须从numba库中导入cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。 实际上，您必须声明并管理网格，块和线程的层次结构。这并不那么难。
要在GPU上执行函数，您必须定义一个叫做核函数或设备函数的函数。首先让我们来看核函数。
关于核函数要记住一些要点：
a）核函数在被调用时要显式声明其线程层次结构，即块的数量和每块的线程数量。您可以编译一次核函数，然后用不同的块和网格大小多次调用它。
b）核函数没有返回值。因此，要么必须对原始数组进行更改，要么传递另一个数组来存储结果。为了计算标量，您必须传递单元素数组。
因此，要启动核函数，您必须传入两个参数：
每块的线程数，
块的数量。
例如：
每个线程中的核函数必须知道它在哪个线程中，以便了解它负责数组的哪些元素。Numba 只需调用一次即可轻松获得这些元素的位置。
为了节省将 numpy 数组复制到指定设备，然后又将结果存储到 numpy 数组中所浪费的时间，Numba 提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备，如：numba.cuda.device_array，numba.cuda。 device_array_like，numba.cuda.to_device等函数来节省不必要的复制到 cpu 的时间（除非必要）。
另一方面，设备函数只能从设备内部（通过核函数或其他设备函数）调用。 比较好的一点是，您可以从设备函数中返
您还应该在这里查看 Numba 的 cuda 库支持的功能。
Numba 在其 cuda 库中也有自己的 原子操作，随机数生成器，共享内存实现（以加快数据的访问）等功能。
ctypes/cffi/cython 的互用性：
cffi – 在 nopython 模式下支持调用 CFFI 函数。
ctypes – 在 nopython 模式下支持调用 ctypes 包装函数。
Cython 导出的函数是 可调用 的。
7. 扩展阅读
https://nbviewer.jupyter.org/github/ContinuumIO/gtc2017-numba/tree/master/
https://devblogs.nvidia.com/seven-things-numba/
https://devblogs.nvidia.com/numba-python-cuda-acceleration/
https://jakevdp.github.io/blog/2015/02/24/optimizing-python-with-numpy-and-numba/
https://www.youtube.com/watch?v=1AwG0T4gaO0
8. 参考
http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/index.html
https://github.com/ContinuumIO/gtc2018-numba
http://stephanhoyer.com/2015/04/09/numba-vs-cython-how-to-choose/
英文：Puneet Grover，译：zxdefying，艾凌风 校稿
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