Wie kann PDE-Solvers in Python gpubeschleunigen? ⇐ Python

[Guest]

Ich habe an einem kleinen Python -Paket gearbeitet, um eine PDE -Klasse mit scipy.integrate.solve_ivp zu lösen. Da Diskretisierungen feiner werden, wird die Laufzeit zum Engpass - insbesondere wenn ich die PDE für eine große Anzahl unterschiedlicher Anfangsbedingungen lösen muss. Dinge hoch, und ich plane, wie ich GPU-basierte Berechnungen in meine aktuelle Implementierung am besten integrieren kann. LOLVE_IVP aber erstellen Sie die ODE -Funktionsübertragungsdaten in die GPU, führen Sie einen Vorwärtsschritt mit so etwas wie Cupy durch und geben Sie dann zu CPU zurück? Oder wäre der Übertragungsaufwand für den praktischen Nutzen zu groß? Vorwärts Schritt für alle Lösungen parallel und dann umformen. Würde dies funktionieren oder würde es mit adaptiven Zeitschreitungsmethoden in Konflikt geraten? ) Weg zur Verwendung der GPU -Beschleunigung (vorzugsweise mit Python)? geschätzt.