Cython 0.15，用 OpenMP 并行多核加速 Python！

浏览数：81 / 时间：2015年06月08日

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 = <int *> 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）。