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问CUDA中的scipy.interpolate.griddata等效项
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Stack Overflow用户

提问于 2012-12-23 22:12:02

回答 1查看 1.9K关注 0票数 8

我正尝试在python中执行拟合值迭代(FVI) (包括使用分段线性插值近似一个5维函数)。

scipy.interpolate.griddata在这方面做得很好。然而，我需要调用几千次插值例程(因为FVI是一个基于MC的算法)。

因此，基本上，函数已知的点集是静态的(并且很大-比如说32k)，但是我需要近似的点(这是原始集合的小扰动)非常大(32k X 5000 )。

有没有移植到CUDA的scipy.interpolate.griddata的实现？或者，有没有办法以某种方式加速计算？

谢谢。

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-12-28 16:26:02

对于分段线性插值，文档称scipy.interpolate.griddata使用scipy.interpolate.LinearNDInterpolator的方法，依次使用qhull对输入点进行Delaunay测试，然后执行标准重心插值，其中对于每个点，您必须确定每个点位于哪个超四面体内部，然后使用其barycentric coordinates作为超四面体节点值的插值权重。

测试可能很难并行化，但您可以使用scipy.spatial.Delaunay访问CPU版本。另外两个步骤很容易并行化，尽管我不知道有什么免费的实现。

如果你的已知功能点在一个规则的网格上，描述here的方法特别容易在CUDA中实现，我已经使用过它的实际实现，尽管没有公开可用的。

所以我担心你将不得不自己做大部分的工作…

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/14015114

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