Question

我有一个50维数组，其尺寸为255 x 255 x 255 x ...（50倍）.. x255。所以它总共有50 ^ 255个浮点数。它甚至超出了考虑适合RAM的范围。此外，我需要采用该阵列的50维快速傅里叶变换（DFT）。我不能在普通PC上的python中做到这一点。我甚至无法想象在GPU上做这件事。所以我猜我必须得到硬盘内存的帮助，但即使这样太大了。我不需要实时，我甚至可以负担得起它运行的几天。我不知道我需要什么样的机器，甚至可能吗？感谢您的建议。超级计算机，网格或其他东西，即使它太昂贵，我也不担心投资。

Answer 1

如果您found enough universes to save your data in，您可以执行以下操作：

傅立叶变换是可分离的，这意味着一个接一个地计算每个轴的DFT将得到与计算n维DFT时相同的结果：

for i in range(C.ndim):
    C[...] = numpy.fft.fft(C, axis=i)

使用2D张量仔细检查值是否正确（因为我们有一个2D FFT numpy.fft.fft2进行比较）：

import numpy
A = numpy.random.rand(*[16] * 2)
B = numpy.fft.fft2(A)
C = A.astype(numpy.complex)  # output vector for separable FFT

for i in range(C.ndim):
    C[...] = numpy.fft.fft(C, axis=i)

numpy.allclose(C, B)  # True

用于进行巨大多维阵列的n维FFT的资源

1 个答案: