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Devito: cálculo rápido de estêncil a partir de especificação simbólica

Devito é um pacote Python para implementar computação de estêncil otimizada (por exemplo, diferenças finitas, processamento de imagens, aprendizado de máquina) a partir de definições de problemas simbólicos de alto nível. Devito baseia-se no SymPy e emprega geração automatizada de código e compilação just-in-time para executar kernels computacionais otimizados em diversas plataformas de computador, incluindo CPUs, GPUs e clusters dos mesmos.

Sobre Devito
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Sobre Devito

Devito fornece uma linguagem funcional para implementar operadores sofisticados que podem ser compostos de múltiplos cálculos de estêncil, condições de contorno, operações esparsas (por exemplo, interpolação) e muito mais. Um caso de uso típico são métodos explícitos de diferenças finitas para aproximar equações diferenciais parciais. Por exemplo, um operador de difusão 2D pode ser implementado com Devito da seguinte forma

 >> > grid = Grid ( shape = ( 10 , 10 ))
>> > f = TimeFunction ( name = 'f' , grid = grid , space_order = 2 )
>> > eqn = Eq ( f . dt , 0.5 * f . laplace )
>> > op = Operator ( Eq ( f . forward , solve ( eqn , f . forward )))

Um Operator gera código de baixo nível a partir de uma coleção ordenada de Eq (o exemplo acima é para uma única equação). Este código também pode ser compilado e executado

 >> > op ( t = timesteps , dt = dt )

Praticamente não há limite para a complexidade de um Operator – o compilador Devito analisará automaticamente a entrada, detectará e aplicará otimizações (incluindo paralelismo de nó único e multinó) e, eventualmente, gerará código com loops e expressões adequadas.

Os principais recursos incluem:

Uma linguagem funcional para expressar operadores de diferenças finitas.
Mecanismos simples para ajustar a discretização.
Construções para expressar operadores esparsos (por exemplo, interpolação), operadores lineares clássicos (por exemplo, convoluções) e contrações tensoriais.
Suporte perfeito para condições de contorno e operadores adjacentes.
Uma API flexível para definir estênceis personalizados, subdomínios, subamostragens e grades escalonadas.
Geração de código paralelo altamente otimizado (vetorização SIMD, paralelismo de CPU e GPU via OpenMP e OpenACC, paralelismo multi-node via MPI, bloqueio, transformações simbólicas agressivas para redução de FLOP, etc.).
Matrizes NumPy distribuídas em decomposições de domínio de vários nós (MPI).
Inspeção e customização do código gerado.
Estrutura de ajuste automático para facilitar o ajuste de desempenho.
Integração suave com pacotes Python populares, como NumPy, SymPy, Dask e SciPy, bem como estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e PyTorch.

Instalação

A maneira mais fácil de experimentar o Devito é através do Docker usando os seguintes comandos:

 # get the code
git clone https://github.com/devitocodes/devito.git
cd devito

# start a jupyter notebook server on port 8888
docker-compose up devito

Após executar o último comando acima, o terminal exibirá uma URL como https://127.0.0.1:8888/?token=XXX . Copie e cole este URL em uma janela do navegador para iniciar uma sessão de notebook Jupyter onde você pode seguir os tutoriais fornecidos com Devito ou criar seus próprios notebooks.

Veja aqui instruções detalhadas de instalação e outras opções. Se você encontrar algum problema durante a instalação, consulte os problemas de instalação que vimos no passado.