如何预热Numba的JIT？

问题描述

从某种意义上说，我一直在为Numba苦苦挣扎，因为每次我为它编写函数时，第一次使用它都会有很长的预热时间。我想问一下有没有办法预热JIT功能？

例如，如果我将此函数y=1/(log(x+0.1))^2编写为Numba函数：

@jit(parallel=True,error_model='numpy')
def f_numba(x_vec): 
    N=len(x_vec)
    res=np.empty(N)
    for i in prange(N):
        x=x_vec[i]
        x=np.log(x+0.1)
        res[i]=1/(x*x)
    return res

我使用此数组测试功能的速度：

N=150000
x_vect=np.random.rand(N)

为了测量函数的执行时间，我使用了以下方法：

for i in range(5):
    start=timer()
    f_numba(x_vect)
    print('#',timer()-start)

第一次运行需要0.8秒，所有后续运行需要0.001秒。如果我能以某种方式预热JIT功能来避免这种延迟，那就太好了。我尝试使用x_warm=np.random.rand(10)对具有较小尺寸的虚拟数组进行第一次运行，然后运行f_numba(x_warm)，但预热时间完全没有改变。有什么建议吗？

对于完成主义，这里有个库：

import numpy as np
from timeit import default_timer as timer
from numba import jit,prange

我正在将Jupyter Notebook与Python 3.7配合使用。

解决方法

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