Несколько экземпляров scipy.integrate.ode

Я хотел бы использовать экземпляры scipy.integrate.ode (или scipy.integrate.odeint) в нескольких потоках (по одному для каждого ядра ЦП), чтобы решить несколько ИВП за раз. Однако в документации написано: "Этот интегратор не является повторным участником. В то же время вы не можете использовать два экземпляра ode с помощью интегратора" vode ".

(Кроме того, odeint вызывает внутренние ошибки, если они были созданы несколько раз, хотя документация не говорит об этом.)

Любая идея, что можно сделать?

Ответы

Ответ 1

Один из вариантов заключается в использовании multiprocessing (т.е. использовать процессы вместо потоков). Вот пример, который использует функцию map класса multiprocessing.Pool.

Функция solve принимает набор начальных условий и возвращает решение, порожденное odeint. "Серийная" версия кода в основном разделе вызывает solve несколько раз, один раз для каждого набора начальных условий в ics. В версии "многопроцессорности" используется функция map экземпляра multiprocessing.Pool для одновременного запуска нескольких процессов, каждый вызывающий solve. Функция map заботится о том, чтобы вывести аргументы в solve.

Мой компьютер имеет четыре ядра, и когда я увеличиваю num_processes, скорость увеличивается до 3.6.

from __future__ import division, print_function

import sys
import time
import multiprocessing as mp
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint



def lorenz(q, t, sigma, rho, beta):
    x, y, z = q
    return [sigma*(y - x), x*(rho - z) - y, x*y - beta*z]


def solve(ic):
    t = np.linspace(0, 200, 801)
    sigma = 10.0
    rho = 28.0
    beta = 8/3
    sol = odeint(lorenz, ic, t, args=(sigma, rho, beta), rtol=1e-10, atol=1e-12)
    return sol


if __name__ == "__main__":
    ics = np.random.randn(100, 3)

    print("multiprocessing:", end='')
    tstart = time.time()
    num_processes = 5
    p = mp.Pool(num_processes)
    mp_solutions = p.map(solve, ics)
    tend = time.time()
    tmp = tend - tstart
    print(" %8.3f seconds" % tmp)

    print("serial:         ", end='')
    sys.stdout.flush()
    tstart = time.time()
    serial_solutions = [solve(ic) for ic in ics]
    tend = time.time()
    tserial = tend - tstart
    print(" %8.3f seconds" % tserial)

    print("num_processes = %i, speedup = %.2f" % (num_processes, tserial/tmp))

    check = [(sol1 == sol2).all()
             for sol1, sol2 in zip(serial_solutions, mp_solutions)]
    if not all(check):
        print("There was at least one discrepancy in the solutions.")

На моем компьютере вывод:

multiprocessing:    6.904 seconds
serial:            24.756 seconds
num_processes = 5, speedup = 3.59