SciPy 群集

简介

SciPy 群集是基于 SciPy 库构建的一个用于并行计算的库。它提供了一个简单而有用的界面，允许用户轻松地将任务拆分为小的子任务，并使用多个处理器或多个节点的计算资源来并行处理这些子任务。

安装

要安装 SciPy 群集，首先要确保已安装了 SciPy 库。然后，可以使用 pip 命令安装 SciPy 群集：

pip install scipy-cluster

用法

SciPy 群集提供了两种并行计算模式：基于进程和基于节点的。

基于进程的并行计算

基于进程的并行计算是将任务拆分为小的子任务，并使用多个处理器来并行处理这些子任务。以下是一个使用基于进程的并行计算来计算素数的示例：

import numpy as np
import scipy.cluster.vq as vq
import multiprocessing as mp

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    elif n <= 3:
        return True
    elif n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
        return False
    i = 5
    while i * i <= n:
        if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
            return False
        i += 6
    return True

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.randint(0, 1000, size=10000)
    pool = mp.Pool(mp.cpu_count())
    results = pool.map(is_prime, data)
    print('Number of primes:', sum(results))

基于节点的并行计算

基于节点的并行计算是将任务拆分为小的子任务，并使用多个计算节点（每个节点都有多个处理器）来并行处理这些子任务。以下是一个使用基于节点的并行计算来计算素数的示例：

import numpy as np
import scipy.cluster.vq as vq
from scipy import spatial
from mpi4py import MPI

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    elif n <= 3:
        return True
    elif n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
        return False
    i = 5
    while i * i <= n:
        if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
            return False
        i += 6
    return True

if __name__ == '__main__':
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    size = comm.Get_size()
    if rank == 0:
        data = np.random.randint(0, 1000, size=10000)
    else:
        data = None
    data = comm.bcast(data, root=0)
    chunk_size = len(data) // size
    chunk = data[rank * chunk_size: (rank + 1) * chunk_size]
    results = list(map(is_prime, chunk))
    results = comm.gather(results, root=0)
    if rank == 0:
        results = [r for sublist in results for r in sublist]
        print('Number of primes:', sum(results))

结论

SciPy 群集使并行计算变得更加容易和快速。它提供了一个简单而易于使用的界面，可以有效地控制并行计算任务，并充分利用现代多核和多节点计算机的计算资源。