pythonのthreadingを使いクーロン力の並列計算をするテスト

以前行った、multiprocessingでのクーロン力並列計算に引き続き、threadingを使ったクーロン力の並列計算をテストする。計算条件はmultiprocessingの時と同じくcore数を4、計算粒子数を15^3個とした。

結果、計算時間は14.36[sec]。multiprocessingでの計算は2.09[sec]であったため、大分時間がかかるというかシングルスレッドで計算していた時より時間がかかっている。threadingでは各threadがメモリを共有するために必要な情報を取得するためメモリアクセスする際に、排他ロック(GIL)が起きているのかな、と考えられる。試しにthread数を1にして実行してみると処理時間は6.92[sec]。thread化しない方が高速であった。

■結果 [Results summary]

code type 時間[sec]
threading (4threads) 14.36 <-(new!)
threading (1thread) 6.92 <-(new!)
multiprocessing 2.09
itertools使用 (no1) 8.18
range記述 (no2) 7.93
xrange記述 (no3) 7.89
ループ内周でnumpy使用 (no4) 78.46

■使用したコードは下記(use 4 threads)

Following previous parallel computation of Coulomb force in multiprocessing, we test parallel computation of Coulomb force using threading. The same condition as before the multiprocessing calculation condition, the core number was set to 4 and the number of calculated particles was set to 15 ^ 3.

As a result, the calculation time is 14.36 [sec]. The computation with multiprocessing was 2.09 [sec], so it took a long time or it took more time than when computing with single thread. In threading, it is considered that an exclusive lock (GIL) is occurring when memory access is performed in order to acquire necessary information for each thread to share memory. If we try to run with thread number 1, the processing time is 6.92 [sec]. It was faster to not thread.

pythonのmultiprocessingを使いクーロン力の並列計算をするテスト

前回クーロン力計算部分の高速化を検討した。結果としてはシンプルに2重ループを使った計算。今回はこのクーロン力計算部分をmultiprocessingを使ったマルチプロセスによる並列化で高速化を試してみる。

作成したコードが下記。結果は2.09[sec]。使用coreは4スレッド仕様なので、4プロセスでの処理を行った。前回の処理時間が約8秒であったのを考えると、理想どおり4分の1になる結果が得られた。

■結果 [Results summary]

code type 時間[sec]
multiprocessing (4core) 2.09 <-(new)
itertools使用 (no1) 8.18
range記述 (no2) 7.93
xrange記述 (no3) 7.89
ループ内周でnumpy使用 (no4) 78.46

We examined the speedup of the previous Coulomb force calculation part. As a result, more fast results calculation was using a simple double loop. In this time, I will try speeding up by multiprocessing parallel processing of this Coulomb force calculation part.

The code you created is below. The result is 2.09 [sec]. Since core used is 4 thread specification, processing in 4 processes was done. Considering that the last processing time was about 8 seconds, the result was 1/4 as ideal.

クーロン力計算の高速化検討

前回イオントラップシミュレーションにて、分子動力学のopenGLを使った可視化を行った。この処理にかかるほぼすべての時間はクーロン力計算の箇所であり、各粒子同士の計算が必要となる。粒子数をN個とすると、計算量は1ステップあたりNC2回が必要となる。特に今回のイオントラップの様な、閉じた系の中では周期境界条件が存在しないため、Ewald methodの様な高速化の方法も用いることができない。

今回はこのイオントラップにおけるクーロン力計算の高速化を検討してみたいと思う。まず高速化対象のコードだけを抜き出してきたのが下記。

上記コードの処理時間は手元の環境で約8.18[sec](10回実行した平均)
このコードのfind_pair関数内のitertools箇所を下記の様にシンプルにforループを2重で処理する様書き替えた場合が下記。

上記コードの処理時間は約7.93[sec](10回実行した平均)。
itertoolsを使った方が高速になるのかなと思ってたけど、シンプルにforの2重ループの方が高速な結果になった。

次に、forループ範囲をrangeコマンドで作っているのを、xrangeに変更してみる。rangeは内部でリストを生成してから要素参照するのに対して、xrangeはリストを作らず要素参照するらしい。

上記コードで約7.89[sec](10回実行した平均)。
気持ち速くなった程度だった。今回は粒子数15^3個で試しているが、数を増やしたら効果が出てくるかもしれない。

最後、numpyを使ってみる。どうしても上手い使い方が思い浮かばず、forループの中の演算を無理矢理numpyを使った処理に書き替えた。

上記コードで約78.46[sec](10回実行した平均)。
全然駄目だった。多重ループの内周で、何度も実行されるような場所にnumpyの処理を配置するととんでもなく遅くなる。遅くなるとは思っていたが予想以上の重さ。

■結果 [Results summary]

code type 時間[sec]
itertools使用 (no1) 8.18
range記述 (no2) 7.93
xrange記述 (no3) 7.89
ループ内周でnumpy使用 (no4) 78.46

あと考えられる手法はスレッド化。これはまた今度試してみたいと思う。

We performed visualization using openGL of molecular dynamics in the previous ion trap simulation. Almost all the time required for this process is the location of the Coulomb force calculation and it is necessary to calculate each particle. Assuming that the number of particles is N, the amount of calculation needs NC2 Times per step. Especially in the closed system such as the ion trap of this time there is no periodic boundary condition, so speeding method like Ewald method can not be used.

In this time I would like to examine how to speed up the calculation of the Coulomb force in this ion trap.

First, Code No1 that it has been extracted only the code of speeding up the subject. Results time is 8.18sec.

Code No.2 is when the itertools location in the above find_pair function is rewritten with a double for loop.Results time is 7.93sec.

Code No 3 changes range to xrange.Results time is 7.89sec.

Last Code No4 use numpy.But, Since it is used many times on the inner periphery, slow processing can be expected.Results time is 78.46sec.

Another possible method is threading. I want to try this again next time.

ブラウン運動のシミュレーション可視化

以前ここで試した単純な粒子の中に大きいサイズの粒子を放り込む。周囲から無数の粒子がぶつかりランダムに動くブラウン運動のような動きをみることができる。

■結果
ブラウン運動の可視化

brownian motion simulation visualization by python and openGL

pyOpenGLを使って分子動力学を可視化

以前ここで試したmatplotlibを使った簡単な分子動力学計算の可視化処理ですが、描画が遅いのでOpenGLを使って書き直してみた。python用にはPyOpenGLのパッケージが用意されている。結果だがとても速い!

■結果をgifアニメに落としたものが↓。
gifアニメだと実際の描画より遅いので感動が伝わりにくい。。。
openGLを使った可視化

matplotlibでランダムウォーク

ランダムウォークをmatplotlibで表示してみた。
各粒子の動作は乱数で上下左右に動くように設定。
マシンが非力なせいか、粒子数を増やすとgif作成にやたら時間がかかる。

実行した結果が下記。
random work at matplotlib by python

random work sample by python and matplotlib.