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我已经尝试了很长一段时间来实现我的代码以在 GPU 上运行,但收效甚微。我真的很感激有人帮助实现。
让我就这个问题说几句。我有一个带有 N 个节点的图 G 和每个节点 x 上的分布 mx。我想计算所有边的每对节点的分布之间的距离。对于给定的对 (x,y),我使用代码 ot.sinkhorn(mx, my, dNxNy)
从 python POT 包计算距离。同样,mx, my 是节点 x 和 y 上大小为 Nx 和 Ny 的向量,dNxNy 是 Nx x Ny 距离矩阵。
现在,我发现此代码有一个 GPU 实现 ot.gpu.sinkhorn(mx, my, dNxNy)
.然而,这还不够好,因为 I mx、my 和 dNxNy 需要在每次迭代时上传到 GPU,这是一个巨大的开销。因此,我们的想法是对 GPU 上的所有边进行并行处理。
代码的本质如下。 mx_all 是所有分布
for i,e in enumerate(G.edges):
W[i] = W_comp(mx_all,dist,e)
def W_comp(mx_all, dist, e):
i = e[0]
j = e[1]
Nx = np.array(mx_all[i][1]).flatten()
Ny = np.array(mx_all[j][1]).flatten()
mx = np.array(mx_all[i][0]).flatten()
my = np.array(mx_all[j][0]).flatten()
dNxNy = dist[Nx,:][:,Ny].copy(order='C')
W = ot.sinkhorn2(mx, my, dNxNy, 1)
===
之间的部分之外的所有内容迹象。
import ot
import numpy as np
import scipy as sc
def main():
import networkx as nx
#some example graph
G = nx.planted_partition_graph(4, 20, 0.6, 0.3, seed=2)
L = nx.normalized_laplacian_matrix(G)
#this just computes all distributions (IGNORE)
mx_all = []
for i in G.nodes:
mx_all.append(mx_comp(L,1,1,i))
#some random distance matrix (IGNORE)
dist = np.random.randint(5,size=(nx.number_of_nodes(G),nx.number_of_nodes(G)))
# =============================================================================
#this is what needs to be parallelised on GPU
W = np.zeros(nx.Graph.size(G))
for i,e in enumerate(G.edges):
print(i)
W[i] = W_comp(mx_all,dist,e)
return W
def W_comp(mx_all, dist, e):
i = e[0]
j = e[1]
Nx = np.array(mx_all[i][1]).flatten()
Ny = np.array(mx_all[j][1]).flatten()
mx = np.array(mx_all[i][0]).flatten()
my = np.array(mx_all[j][0]).flatten()
dNxNy = dist[Nx,:][:,Ny].copy(order='C')
return ot.sinkhorn2(mx, my, dNxNy,1)
# =============================================================================
#some other functions (IGNORE)
def delta(i, n):
p0 = np.zeros(n)
p0[i] = 1.
return p0
# all neighbourhood densities
def mx_comp(L, t, cutoff, i):
N = np.shape(L)[0]
mx_all = sc.sparse.linalg.expm_multiply(-t*L, delta(i, N))
Nx_all = np.argwhere(mx_all > (1-cutoff)*np.max(mx_all))
return mx_all, Nx_all
if __name__ == "__main__":
main()
最佳答案
有一些软件包可以让您在 GPU 上运行代码。
您可以使用以下软件包之一:
conda install accelerate
安装它.在这个例子中,你可以看到 GPU 的使用是如何实现的
https://gist.githubusercontent.com/aweeraman/ae6e40f54a924f1f5832081be9521d92/raw/d6775c421aa4fa4c0d582e6c58873499d28b913a/gpu.py .
target='cuda'
来完成的到
@vectorize
装饰器。注意导入
from numba import vectorize
. vectorize 装饰器将要加速的函数的签名作为输入。
关于parallel-processing - python : how to write this code to run on GPU?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56303817/
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