У меня есть две функции (i) getKglobal и (ii) getKglobal_Sp. Однако время для разреженной функции примерно в 5 раз медленнее, чем для полноматричной формулировки. Я понимаю, что добиться производительности от разреженности может быть непросто. Но замедление в 5 раз кажется слишком плохим. Какую «большую и очевидную» ошибку я упускаю?
Изменить: теперь код можно воспроизвести с помощью данных, сгенерированных сам по себе. Теперь я стал примерно в 10 раз медленнее для матрицы с глубиной резкости 120 000.
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
class Geometry:
def __init__(self, g_dof_idx, coord):
self.g_dof_idx = g_dof_idx
self.coord = coord
# random stiffness matrix
def getkelement(coord, mat):
kloc = np.zeros((12, 12))
# Set diagonal elements
np.fill_diagonal(kloc, np.random.rand(12))
# Set diagonal-1 and diagonal+1 elements (off-diagonal)
for i in range(1, 12):
kloc[i, i-1] = np.random.rand() # Below diagonal
kloc[i-1, i] = np.random.rand() # Above diagonal
return kloc
# Function for dense global stiffness matrix assembly
def getKglobal(geom, mat, nel, tdof):
k_global = np.zeros((tdof, tdof))
for i in range(nel):
dof_idx = geom.g_dof_idx
if max(dof_idx) >= tdof:
print(f"Warning: dof_idx exceeds global size. dof_idx: {dof_idx}")
coord = geom.coord
kloc = getkelement(coord, mat)
k_global[np.ix_(dof_idx, dof_idx)] += kloc
return k_global
# Function for sparse global stiffness matrix assembly
def getKglobal_Sp(geom, mat, nel, tdof):
k_global = lil_matrix((tdof, tdof))
for i in range(nel):
dof_idx = geom.g_dof_idx
if max(dof_idx) >= tdof:
print(f"Warning: dof_idx exceeds global size. dof_idx: {dof_idx}")
coord = geom.coord
kloc = getkelement(coord, mat)
for a, global_a in enumerate(dof_idx):
for b, global_b in enumerate(dof_idx):
k_global[global_a, global_b] += kloc[a, b]
return k_global.tocsr()
# Example 1.a
nel = 10000 # Number of elements
tdof = nel*12 # Total degrees of freedom
g_dof_idx = [np.arange(i * 12, (i + 1) * 12) for i in range(nel)] # Example DOF indices
coord = [np.random.rand(4, 3) for _ in range(nel)] # Example coordinates for 4 nodes per element
geom = Geometry(g_dof_idx, coord)
mat = None # Placeholder for material properties
# Dense assembly
import time
t1=time.time()
k_global_dense = getKglobal(geom, mat, nel, tdof)
t2=time.time()
# Sparse assembly
k_global_sparse = getKglobal_Sp(geom, mat, nel, tdof)
t3=time.time()
treg = t2-t1
tsp = t3-t2
print(treg,tsp)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... x-assembly
Почему сборка разреженной матрицы выполняется медленнее, чем сборка плотной (полной) матрицы? ⇐ Python
Программы на Python
1737400141
Anonymous
У меня есть две функции (i) getKglobal и (ii) getKglobal_Sp. Однако время для разреженной функции примерно в 5 раз медленнее, чем для полноматричной формулировки. Я понимаю, что добиться производительности от разреженности может быть непросто. Но замедление в 5 раз кажется слишком плохим. Какую «большую и очевидную» ошибку я упускаю?
Изменить: теперь код можно воспроизвести с помощью данных, сгенерированных сам по себе. Теперь я стал примерно в 10 раз медленнее для матрицы с глубиной резкости 120 000.
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
class Geometry:
def __init__(self, g_dof_idx, coord):
self.g_dof_idx = g_dof_idx
self.coord = coord
# random stiffness matrix
def getkelement(coord, mat):
kloc = np.zeros((12, 12))
# Set diagonal elements
np.fill_diagonal(kloc, np.random.rand(12))
# Set diagonal-1 and diagonal+1 elements (off-diagonal)
for i in range(1, 12):
kloc[i, i-1] = np.random.rand() # Below diagonal
kloc[i-1, i] = np.random.rand() # Above diagonal
return kloc
# Function for dense global stiffness matrix assembly
def getKglobal(geom, mat, nel, tdof):
k_global = np.zeros((tdof, tdof))
for i in range(nel):
dof_idx = geom.g_dof_idx[i]
if max(dof_idx) >= tdof:
print(f"Warning: dof_idx exceeds global size. dof_idx: {dof_idx}")
coord = geom.coord[i]
kloc = getkelement(coord, mat)
k_global[np.ix_(dof_idx, dof_idx)] += kloc
return k_global
# Function for sparse global stiffness matrix assembly
def getKglobal_Sp(geom, mat, nel, tdof):
k_global = lil_matrix((tdof, tdof))
for i in range(nel):
dof_idx = geom.g_dof_idx[i]
if max(dof_idx) >= tdof:
print(f"Warning: dof_idx exceeds global size. dof_idx: {dof_idx}")
coord = geom.coord[i]
kloc = getkelement(coord, mat)
for a, global_a in enumerate(dof_idx):
for b, global_b in enumerate(dof_idx):
k_global[global_a, global_b] += kloc[a, b]
return k_global.tocsr()
# Example 1.a
nel = 10000 # Number of elements
tdof = nel*12 # Total degrees of freedom
g_dof_idx = [np.arange(i * 12, (i + 1) * 12) for i in range(nel)] # Example DOF indices
coord = [np.random.rand(4, 3) for _ in range(nel)] # Example coordinates for 4 nodes per element
geom = Geometry(g_dof_idx, coord)
mat = None # Placeholder for material properties
# Dense assembly
import time
t1=time.time()
k_global_dense = getKglobal(geom, mat, nel, tdof)
t2=time.time()
# Sparse assembly
k_global_sparse = getKglobal_Sp(geom, mat, nel, tdof)
t3=time.time()
treg = t2-t1
tsp = t3-t2
print(treg,tsp)
Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79372214/why-is-the-sparse-matrix-assembly-is-slower-than-dense-full-matrix-assembly[/url]
Ответить
1 сообщение
• Страница 1 из 1
Перейти
- Кемерово-IT
- ↳ Javascript
- ↳ C#
- ↳ JAVA
- ↳ Elasticsearch aggregation
- ↳ Python
- ↳ Php
- ↳ Android
- ↳ Html
- ↳ Jquery
- ↳ C++
- ↳ IOS
- ↳ CSS
- ↳ Excel
- ↳ Linux
- ↳ Apache
- ↳ MySql
- Детский мир
- Для души
- ↳ Музыкальные инструменты даром
- ↳ Печатная продукция даром
- Внешняя красота и здоровье
- ↳ Одежда и обувь для взрослых даром
- ↳ Товары для здоровья
- ↳ Физкультура и спорт
- Техника - даром!
- ↳ Автомобилистам
- ↳ Компьютерная техника
- ↳ Плиты: газовые и электрические
- ↳ Холодильники
- ↳ Стиральные машины
- ↳ Телевизоры
- ↳ Телефоны, смартфоны, плашеты
- ↳ Швейные машинки
- ↳ Прочая электроника и техника
- ↳ Фототехника
- Ремонт и интерьер
- ↳ Стройматериалы, инструмент
- ↳ Мебель и предметы интерьера даром
- ↳ Cантехника
- Другие темы
- ↳ Разное даром
- ↳ Давай меняться!
- ↳ Отдам\возьму за копеечку
- ↳ Работа и подработка в Кемерове
- ↳ Давай с тобой поговорим...
Мобильная версия