Boost-Odeint：使用VexCL的并发性及其改进方法是什么？

Question

我的问题与tutorial有关，它解释了如何使用VexCL实现boost :: odeint以实现并发（完整的代码可以在here中找到。]

下图显示了我如何看待ODEINT的迭代：

现在我问自己，在VexCL中究竟是什么/或其中的哪一部分是并行的？] >>

我的印象是，ODE部分是一项任务，因为在给定的示例中，所有ODE方程都在一个块内。也许集成部分在三个并行任务中运行。这导致了四个任务，其中（我认为）ODE任务是一个瓶颈（因为方程可能变得非常大）。

如果这是对的，我想知道，如何提高并发性

。我认为水平合并ODE和INT是有意义的。这导致3个任务，在此级别上无法进一步简化每个任务。

我的问题与本教程有关，该教程解释了如何使用VexCL实现boost :: odeint以实现并发（完整的代码可以在这里找到）。下图显示了我...

Answer 1

您链接到的示例正在对Lorenz系统进行参数研究。也就是说，它用不同的参数求解了大量的相同方程。状态类型为vex::multivector<double,3>，它将许多Lorenz系统的状态（3D坐标）打包在一起。这是一个令人尴尬的并行问题，可以将odeint算法以锁步方式应用于状态类型。也就是说，在GPU上执行x += tau * dt和x是大向量的操作，例如dt。

有关odeint / vexcl实现的更多详细信息，请参见[1]。 [2]是有关在耦合系统的情况下如何提取并行性的有趣论文。