Python：FFT并行计算

Question

我有几个带有Ubuntu和MPICH服务器的PC集群-我将它们用于C ++和MPI并行计算。 现在我想用Python做类似的事情。 我的问题是-是否有任何简便的方法可以在许多CPU内核（在许多计算机上）上进行快速傅立叶变换？ 用法示例将是不错的。 这是我在单线程上使用的方法：

import numpy as np
N=1024
tab=np.random.rand(N,N,N) #declare some matrix in 3d
a=np.random.rand(N,N,N) #declare other matrix
tab=np.fft.ifftn(a*np.fft.fftn(tab))

当我们有2 ^ 30个数字时，拥有多线程解决方案真是太好了...

Answer 1

MPI4py与pyFFTW有关 。 FFTW经过高度优化，可以在多个线程上很好地工作，但是该接口与您的平均FFT略有不同，因为它需要直接创建“计划”。 但是，这样做只是为了优化对任何静态旋转因子等的处理。 此外，还有很多选项-正向/反向，就地/就地，int，double，float等。有关更多信息，请参见基准 。

Answer 2

看看这个线程 ，其中讨论了与pyFFTW MPI蟒蛇的发展。 由此看来， pfft似乎是一个更好的解决方案，并且在https://github.com/rainwoodman/pfft-python/blob/master/example.py给出了最小的python示例代码。