python - numba jit 是否有可能减慢我的 gcd 执行速度？

Question

我正在尝试计算大量的 GCD(x,y) 作为 Euler 625 的一部分由于这需要很多时间，我尝试添加 @numba jit 来加快速度。

我检查了类似的问题，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(如sum)，并且我多次调用这些函数 - 所以编译懒惰不是'也不是问题) 结果是:

with    numba: 8.220806121826172 seconds
without numba: 1.242861270904541 seconds

我的代码添加在下面。

1. 为什么 numba 会减慢我的速度？

2. 我怎样才能更快地执行这个(原来的限制是10**11，这看起来是无法计算的)

   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 不支持字典，因此它会退回到 Python 模式，从而导致运行时开销。

如果将 @jit 替换为 @jit(nopython=True)，您会看到 JIT 编译失败，这会禁止切换到 Python，从而在如果您使用不受支持的 Python 功能。