Question

我正在尝试计算大量GCD(x,y)作为Euler 625的一部分，由于这需要花费大量时间，因此我尝试添加@numba jit以加快速度。

我检查了类似的问题，例如this，this和this，但它们没有帮助（我没有使用numpy或使用可并行函数（例如sum），我多次调用了这些函数-因此，懒惰也不是问题）结果是：

with    numba: 8.220806121826172 seconds
without numba: 1.242861270904541 seconds

下面添加了我的代码。

为何numba会使我减速？

我如何才能更快地执行此操作（最初的限制是10 ** 11，这在这种情况下似乎无法计算）

import time
from numba import jit, int32

gcd_dict = {}

#@jit
def gcd(x, y ,k = None, reverse_k = None):

    if not k:
        k = (x,y)
        reverse_k = (y,x)

    if k in gcd_dict:
        return gcd_dict[k]
    elif reverse_k in gcd_dict:
        return gcd_dict[reverse_k]

    if not y:
        if len(gcd_dict) < 10**6:
            gcd_dict[k] = x
            gcd_dict[reverse_k] = x
        return x
    else:
        return gcd(y, x % y, k, reverse_k)



def main():
    t = time.time()
    s = 0
#    i_limit = 10**11+1
    i_limit = 10**3

    for i in range(1,i_limit):
        for j in range(1,i+1):
            s += gcd(i,j)

    print(s)
    print(time.time() - t)

main()

Answer 1

numba不支持词典，因此它退回到Python模式，这会导致运行时开销。

如果您将@jit替换为@jit(nopython=True)，则会发现JIT编译失败，这将禁止切换到Python，以便在使用不受支持的Python功能时收到错误消息。

numba jit是否有可能减慢我的gcd执行速度？

1 个答案: