Python：FFT並行計算

Question

我有幾個帶有Ubuntu和MPICH服務器的PC集群-我將它們用於C ++和MPI並行計算。 現在我想用Python做類似的事情。 我的問題是-是否有任何簡便的方法可以在許多CPU內核（在許多計算機上）上進行快速傅立葉變換？ 用法示例將是不錯的。 這是我在單線程上使用的方法：

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))

當我們有2 ^ 30個數字時，擁有多線程解決方案真是太好了...

Answer 1

MPI4py與pyFFTW有關 。 FFTW經過高度優化，可以在多個線程上很好地工作，但是該接口與您的平均FFT略有不同，因為它需要直接創建“計划”。 但是，這樣做只是為了優化對任何靜態旋轉因子等的處理。 此外，還有很多選項-正向/反向，就地/就地，int，double，float等。有關更多信息，請參見基准 。

Answer 2

看看這個線程 ，其中討論了與pyFFTW MPI蟒蛇的發展。 由此看來， pfft似乎是一個更好的解決方案，並且在https://github.com/rainwoodman/pfft-python/blob/master/example.py給出了最小的python示例代碼。