Question

我想在多线程（每个CPU核心一个）中使用 scipy.integrate.ode （或scipy.integrate.odeint）实例来解决一次多个IVP。但文档说：“此集成器不可重入。您不能同时使用”vode“集成器的两个ode实例。”

（如果文档没有说明，odeint会在多次实例化时导致内部错误。）

知道可以做些什么吗？

Answer 1

一种选择是使用multiprocessing（即使用进程而不是线程）。以下是使用map类的multiprocessing.Pool函数的示例。

函数solve采用一组初始条件并返回由odeint生成的解决方案。主要部分中代码的“序列”版本重复调用solve，对ics中的每组初始条件进行一次调用。 “多处理”版本使用map实例的multiprocessing.Pool函数同时运行多个进程，每个进程调用solve。 map函数负责将参数传递给solve。

我的计算机有四个内核，当我增加num_processes时，加速最大值大约为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.")

在我的电脑上，输出为：

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

Answer 2

SciPy.integrate.ode似乎使用LLNL SUNDIALS solvers，尽管SciPy不使用say so explicitly，但我认为应该使用。{p>

CVODE ode求解器的当前版本3.2.2是可重入的，这意味着它可以用于同时解决多个问题。相关信息显示在User Documentation for CVODE v3.2.0 (SUNDIALS v3.2.0)中。

cvode用于解决给定问题的所有状态信息都保存在一个结构中，并保存一个指针将该结构返回给用户。 cvode软件包中没有全局数据，因此，在此尊重，这是可重入的。线性求解器的特定状态信息保存在单独的结构中，指向cvode内存结构中的指针。 cvode的重新进入是有动机的通过预期的多计算机扩展，但在单处理器设置中也是必不可少的，其中两个或通过在单个用户程序中混合调用该程序包可以解决更多问题。

但是我不知道SciPy.integrate.ode或其他scikits.odes.ode之类的ode求解器是否支持这种并发。

多个scipy.integrate.ode实例

2 个答案: