原标题：【Nature文章摘录】NumPy: 从单机到分布式并行计算

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NumPy开发团队在 Nature 上发表了 Review文章(Array programming with NumPy， 2020.9.16)，详细介绍了使用 NumPy 的数组编程。本文对其中主要内容进行了摘录和翻译，主要包括Numpy的基本计算原理和NumPy对分布式并行计算的支持。

1、Numpy的基本计算原理

数组编程(array programming)为以向量、矩阵和高维数组的方式访问、操作和操作数据提供强大的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库，在物理、化学、天文学、心理学、工程、金融和经济等领域的研究分析中发挥着重要作用。本文回顾了一些基本的数组概念，以及如何形成一个简单而强大的编程范式来组织、探索和分析科学数据。

Numpy的生态

NumPy数组是一种能够高效存储和访问多维数组(也称为张量)的数据结构，并支持各种科学计算。它能够运行在从嵌入式设备到超级计算机各种设备上，性能接近编译语言。基本的概念包括 数据结构、索引(切片)、向量化、广播和规约。

2、NumPy对分布式并行计算的支持

现在各种大数据集规模都很大，超过一台机器的存储容量，需要存储在多台机器上或云中。同时由于需要加速深度学习和人工智能应用，出现了各种专门的加速器硬件，如图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)和现场可编程门阵列(FPGA)。由于其内存数据模型，NumPy目前无法直接利用此类专用硬件。然而，无论是分布式数据还是GPU、TPU、FPGA的并行执行方式都很符合数组编程范式。不管怎样，现代硬件体系结构与利用其计算能力所需的工具之间存在差距。

目前，在缩短这一差距方面所做的努力有,包括 GPU数组、稀疏数组和分布式数组。每个深度学习框架创建了它们自己的数组：PyTorch38、Tensorflow39、Apache MXNet40和JAX数组都能够以分布式方式在CPU和GPU上运行，使用延迟求值来允许额外的性能优化。SciPy和PyData/Sparse都提供稀疏数组，这些数组通常包含很少的非零值，为了提高效率，它们只存储在内存中。此外，还有一些项目如Dask实现了分布式数组。但不管是哪种方式，他们通常会为开发人员提供类似于Numpy的数组表示、操作和API，以便开发人员能更快地适应。

为此，为了支持这些外部数组对象之间的数组操作，NumPy添加了中央协调机制及其API的功能，使得 NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间可以进行切换。这样用户就只需要编写一次代码。为了实现这种互操作性，NumPy提供了一种“协议”，允许将专门的数组传递给NumPy函数(图)。反过来，NumPy根据需要将操作分派到原始库。包括Dask、CuPy、xarray和PyData/Sparse在内的流行库都实现了这些协议。因此，用户现在可以使用Dask将他们的计算从单机扩展到分布式系统。通过这些协议，也 允许用户在分布式、多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码。使用NumPy的高层API，用户可以在具有数百万核的多个系统上利用高度并行的代码执行，所有这些操作都只需进行最小的代码更改。

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