[Programming] Primitive Data Type : C, C++, NumPy, Torch

Primitive Data Type이(Unboxed type)란?

C, C++, NumPy, PyTorch, TensorFlow 등에서 사용되는

numeric data type들은

보통 unboxed type 이라고도 불리는 primitive data type들이다.

• unboxed type에서는
  • 할당된 메모리 bit들이 해당 numeric data type의 특정 값을 표현하는데 다 사용되고
  • 해당 type이 고유의 meta data나 methods 등을 가지고 있지 않음.
  • C프로그래밍을 배운 이들에게 이는 매우 당연하게 받아들여지는 개념이다.
• 이와 달리 boxed type이란,
  • unboxed type처럼 값을 저장하는 메모리 bit들 외에도,
  • 1) 가지고 있는 값에 대한 meta data 및
  • 2) 값과 meta data를 처리를 할 수 있는 methods 등을 가지고 있어서
  • 편리하지만, 추가적인 overhead를 가지고 있는 type을 의미한다.
  • boxed type은 결국 class임: 실제 숫자값을 한 번 더 감싸는 abstraction이 이루어진 상태.

'Primal datatype' 또는 'Primitive datatype'은
프로그래밍 언어에서 가장 기본적이고 단순한 데이터 타입으로서
더 이상 작은 단위로 나눌 수 없고 기본적으로 제공되며 object가 아닌 단순 value를 저장함.

 

Python에서는

기본 numeric type들도 모조리 object이기 때문에 (사실 모든 것인 object의 하위 클래스 type임)

• reference count와 같은 meta data 및
• 자신의 type에 따른 methods를 제공한다.

이는 개발자에게 보다 편리한 기능을 제공하지만, 메모리나 성능의 측면 (특히 반복문)에서 희생이 불가피하다.

• primitive data type의 float (=32bit) type의 element가 백만개인 array에서는 정확히 사백만 bytes의 메모리만 있으면 되지만, Python에서의 float는 boxed type이며 이들을 element로 가지는 list도 object이기 때문에 그 이상의 메모리가 요구된다
  (심지어 이들이 연속적으로 놓이다는 보장도 없음)
• 대용량의 데이터를 다루는 경우에는 숫자 하나하나가 boxed type을 사용할 경우 효율이 극히 떨어지고 최적화가 매우 어렵다.
  • boxed type을 사용할 경우, type checking이 요구되며,
  • 이후 해당 type에 적절한 function 을 fetching하는 동작이
  • 모든 연산에 부가적으로 들어가기 때문에 속도가 느림.

Ref. Chapter 3, Deep Learning with PyTorch, Manning Publications, 2020.

 

때문에 NumPy나 TensorFlow, PyTorch에서는 unboxed type, primitive data type의 numeric type을 사용한다.

array:
contiguous(접촉하는, 인접하는) memory blocks
containing homogeneous unboxed C numeric types

 

2023.06.22 - [.../Math] - [Math] Continuity (of Multivariable Function) and Contiguity

[Math] Continuity (of Multivariable Function) and Contiguity

---

C, C++

64bit Machine 및 64bit OS 기준으로 정리함.

단, OS에 따라 차이가 있을 수 있으므로, sizeof 연산자를 통해 확인을 하는 것이 좋다.

 

정수형

• (signed) char : 8bits, 1byte
• unsigned char : 8bits, 1byte
• (signed) short (int) : 16bits, 2bytes
• unsigned short (int) : 16bits, 2bytes
• (signed) long (int) : 32bits, 4bytes
• unsigned long (int) : 32bits, 4bytes
• (signed) int : 32bit, 4bytes
• unsigned int : 32bit, 4bytes

long long (int)의 경우 64bit임.

 

실수형

• (signed) float : 32bits, 4bytes
• (unsigned) float : 32bits, 4bytes
• (signed) double : 64bits, 8bytes
• (unsigned) double : 64bits, 8bytes

기타 (64bit machine+64bit OS 기준)

• Pointer : 64bits, 8bytes

---

NumPy dtype 기준

• bool_ : Boolean (True or False) stored as a byte
• int_ : Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32)
• intc : Identical to C int (normally int32 or int64)
• intp : Integer used for indexing (same as C ssize_t ; normally either int32 or int64)
• int8 : Byte (-128 to 127)
• int16 : Integer (-32768 to 32767)
• int32 : Integer (-2147483648 to 2147483647)
• int64 : Integer (-9223372036854775808 to 9223372036854775807) (numpy 기본)
• uint8 : Unsigned integer (0 to 255)
• uint16 : Unsigned integer (0 to 65535)
• uint32 : Unsigned integer (0 to 4294967295)
• uint64 : Unsigned integer (0 to 18446744073709551615)
• float_ : Shorthand for float64. (numpy 기본)
• float16 : Half precision float: sign bit, 5 bits exponent, 10 bits mantissa
• float32 : Single precision float: sign bit, 8 bits exponent, 23 bits mantissa
• float64 : Double precision float: sign bit, 11 bits exponent, 52 bits mantissa (numpy 기본)
• complex_ : Shorthand for complex128.
• complex64 : Complex number, represented by two 32-bit floats
• complex128 : Complex number, represented by two 64-bit floats

https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.scalars.html#

Scalars — NumPy v2.2 Manual

---

Torch dtype 기준

• torch.float32 or torch.float: 32-bit floating-point (Torch 기본)
• torch.float64 or torch.double: 64-bit, double-precision floating-point
• torch.float16 or torch.half: 16-bit, half-precision floating-point
• torch.int8: signed 8-bit integers
• torch.uint8: unsigned 8-bit integers
• torch.int16 or torch.short: signed 16-bit integers
• torch.uint16: unsigned 16-bit integers
• torch.int32 or torch.int: signed 32-bit integers
• torch.uint32: unsigned 32-bit integers
• torch.int64 or torch.long: signed 64-bit integers (Torch 기본)
• torch.bool: Boolean
• torch.complex64: complex numbers (32-bit real + 32-bit imaginary)
• torch.complex128 or torch.cdouble: complex numbers (64-bit real + 64-bit imaginary)
• torch.complex32 or torch.chalf: complex numbers (16-bit real + 16-bit imaginary)

TensorFlow도 float32를 기본으로 사용하지만,
int의 경우엔 int32가 기본임.

PyTorch에서 uint16과 uint32는 비교적 덜 일반적으로 사용되며,
주로 특수한 케이스(예: 특정 이미지 처리나 메모리 최적화)에서 사용.

 

대부분의 PyTorch 연산은 기본적으로 float32(부동소수점)나 int64(정수)를 사용하도록 설계.

PyTorch는 complex32도 지원함: TensorFlow는 미지원

---

TensorFlow dtype 기준

• tf.float32 or tf.float: 32-bit floating-point (TensorFlow 기본)
• tf.float64 or tf.double: 64-bit, double-precision floating-point
• tf.float16 or tf.half: 16-bit, half-precision floating-point
• tf.bfloat16: 16-bit brain floating-point (TPU/CPU 최적화용)
• tf.int8: signed 8-bit integers
• tf.uint8: unsigned 8-bit integers
• tf.int16: signed 16-bit integers
• tf.uint16: unsigned 16-bit integers
• tf.int32 or tf.int: signed 32-bit integers (TensorFlow 기본)
• tf.int64 or tf.long: signed 64-bit integers
• tf.uint32: unsigned 32-bit integers
• tf.uint64: unsigned 64-bit integers
• tf.bool: Boolean
• tf.complex64: complex numbers (32-bit real + 32-bit imaginary)
• tf.complex128: complex numbers (64-bit real + 64-bit imaginary)
• tf.string: variable-length string

주요 차이점:

1. TensorFlow는 bfloat16 타입을 추가로 지원 (Google의 TPU를 위해 설계됨)
2. TensorFlow는 string 타입을 추가로 지원.
3. TensorFlow의 기본 정수형은 int32인 반면, PyTorch는 int64가 기본.

---

참고

• size_t : size type임. 즉, size를 나타내기 위한 type으로 보통 unsigned int 임. sizeof의 반환값.
• ssize_t : signed size type임. I/O 함수의 반환값으로 처리된 size를 나타내거나 -1등으로 연산의 실패 등을 표시함. 보통 signed int 임.

---