Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Reduce overhead of read_data and write_data

Đang mở
#202 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tái cấu trúc
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, python
Lĩnh vực
api, performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu từ các điểm vào của Python binding là read_data và write_data, sử dụng chuỗi thảo luận Discourse được liên kết để hiểu overhead đã được báo cáo cũng như các ghi chú về reshape, việc cấp phát và kiểm tra lỗi. So sánh thời gian đo ở phía Python với thời gian đo của preCICE, sau đó xác minh rằng các hàm vẫn giữ nguyên hành vi đồng thời tránh các thao tác sao chép và cấp phát không cần thiết.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

In this discourse thread, I tracked down the increased duration spent in the "do-nothing solver" down to read_data and write_data.

Most logical explanation would be the additional

  • input vertex_ids and values are copied to a vector, even though passing np.reshape(X, -1) to the preCICE API suffices and prevents copies.
  • output values are allocated, then passed to the API, then allocated to build an np.array
  • we do a lot of additional error checking (which is good)

Example of rhoVW on solver2, being vectorial data of large mesh:

  • Time measured in preCICE: 7ms (note: this doesn't allocate)
  • Time measured in Python: 40ms (including overhead from activating profiling in python, this needs to allocate, so overhead scales with size)

Notes:

  • With some tweaking I can get this down to 30ms. This makes the function actually shorter, simpler, and easier to follow.
  • np.flatten() copies the input, while np.reshape doesn't if it can avoid it.
  • The majority of the generated code seems to be error handling, which we could potentially be avoided by using the CPP API directly for calls to getDataDimensions and do this in one place.
  • This overhead could be profiled with something like https://github.com/precice/precice/issues/1647
Ngôn ngữ chính
Cython
Star
30
Fork
19
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của precice/python-bindings

Tất cả issue của precice/python-bindings

Issue tương tự

Thêm issue về Backend & API Design

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.