python - 使用 Python Joblib 的双并行循环

Question

美好的一天

我正在尝试加速涉及许多独立集成的计算。为此，我使用 pythons Joblib 和多处理。到目前为止，我已经成功地并行化了计算的内部循环，但我想对外部循环执行相同的操作。由于并行编程困扰着我，我想知道是否有人可以帮助我。到目前为止，我有:

 from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing

N = 10 # Some number
inputs = range(1,N,2)
num_cores = multiprocessing.cpu_count()

def processInput(n):
    u_1 = lambda x,y: f(x,y)g(n,m) # Some function
    Cn = scintegrate.nquad(u_1, [[A,B],[C,D]]) # A number
    return Cn*F(x,y)*G(n,m)

resultsN = []

for m in range(1,N,2):  # How can this be parallelized? 
    add = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(n) for n in inputs)
    resultsN = add + resultsN

resultsN = sum(resultsN)

到目前为止，这已经产生了正确的结果。现在我想对外循环做同样的事情。有谁知道我该怎么做？

我也想知道 u_1 声明是否可以在 processInput 之外完成，任何其他改进建议将不胜感激。

感谢您的任何回复。

Answer 1

如果我没理解错的话，你运行你的函数 processInput(n) 以获得一系列 n 值，你需要这样做 m 次并将所有内容加在一起。在这里，索引 m 只记录您要运行处理函数并将结果加在一起的次数，除此之外别无其他。这使您可以仅通过一层并行性来完成所有工作，即创建一个已经包含重复值的输入列表，并将该工作负载分配给您的核心。快速的直觉是，不是并行处理输入 [1,2,3,4] 然后执行多次，而是并行输入 [1,1,1 ,2,2,2,3,3,3,4,4,4]。它可能看起来像这样(我已将您的函数更改为我可以运行的更简单的函数)。

import numpy as np
from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing
from math import ceil

N = 10 # Some number
inputs = range(1,N,2)
num_cores = multiprocessing.cpu_count()

def processInput(n): # toy function
    return n

resultsN = []
# your original solution with an additional loop that needs
# to be parallelized
for m in range(1,N,2):  
    add = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(n) for n in inputs)
    resultsN = add + resultsN
resultsN = sum(resultsN)
print resultsN

# solution with only one layer of parallelization
ext_inputs = np.repeat(inputs,ceil(m/2.0)).tolist()
add = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(n) for n in ext_inputs)
resultsN = sum(add)
print resultsN 

ceil 是必需的，因为在您的原始循环中，m 会跳过每个第二个值。