[論文レビュー] The Dune Python Module

Andreas Dedner, Martin Nolte|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2018

Computational Physics and Python Applications参考文献 7被引用数 13

ひとこと要約

この論文では、Dune C++有限要素フレームワークのための即時コンパイル型Pythonインターフェース、Dune-Pythonを紹介する。これにより、Duneの静的多態的グリッドインターフェースへの直接的かつ効率的なアクセスが可能になる。Pybind11と型レジストリを活用することで、Pythonプロトタイプを高パフォーマンスなC++コードにシームレスに変換可能であり、元のDuneエコシステムの完全な柔軟性とモularityを保ったままとなる。

ABSTRACT

In this paper we present the new Dune-Python module which provides Python bindings for the Dune core, which is a C++ environment for solving partial differential equations. The aim of this new module is to firstly provide the general infrastructure for exporting realizations of statically polymorphic interfaces based on just-in-time compilation and secondly to provide bindings for the central interfaces of the dune core modules. In the first release we focus on the grid interface. Our aim is to only introduce a thin layer when passing objects into Python which can be removed when the object is passed back into a C++ algorithm. Thus no efficiency is lost and little additional code maintenance cost is incurred. To make the transition for Dune users to the Python environment straightforward the Python classes provide a very similar interface to their C++ counterparts. In addition, vectorized versions of many interfaces allow for more efficient code on the Python side. The infrastructure for exporting these interfaces and the resulting bindings for a Dune grid are explained in detail in this paper for both experienced Dune users and others interested in a flexible Python environment for implementing grid based schemes for solving partial differential equations.

研究の動機と目的

• パフォーマンスやモularityを損なわず、Dune C++コアへの薄く効率的なPythonインターフェースを提供すること。
• Pythonで有限要素スキームをシームレスにプロトタイピングでき、直接高パフォーマンスなC++コードに変換可能にする。
• 動的多態性や型エラー化されたインターフェースを用いる従来のアプローチの制限を克服し、パフォーマンスと柔軟性を損なわないこと。
• 静的多態的C++テンプレートの直接バインディングにより、Duneのグリッドベースの数値計算手法の全範囲をサポートすること。
• DuneのコアグリッドインターフェースをPythonで公開することで、有限要素法の教育や実験の障壁を低減すること。

提案手法

• 主にグリッドモジュールを対象として、DuneのC++インターフェースへのPythonバインディングをPybind11を用いて生成する。
• Duneの静的多態的設計における多数の型の組み合わせを扱うために、C++テンプレートのインスタンシエーションを実行時に即時コンパイル（JIT）する。
• Pythonのクラスインスタンスから対応するC++テンプレート型および必要なインクルードをマッピングする型レジストリを実装する。
• C++インターフェースに密接に類似した最小限のPythonラッパー層を設計し、PythonとC++間でのコードの直接的移行を可能にする。
• 言語間呼び出しのオーバーヘッドを低減し、Python側のパフォーマンスを向上させるために、ベクトル化インターフェースを導入する。
• C++関数のテンプレートコンパイルをサポートするようにバインディングインfraを拡張し、ハイブリッドC++/Python開発ワークフローを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Duneフレームワークの静的多態的C++インターフェースを、ランタイムパフォーマンスのペナルティなしに効率的にPythonに公開する方法は何か？
• RQ2 JITコンパイルアプローチを用いることで、元のC++コードのモularityとパフォーマンスを維持したまま、PythonでDuneのグリッドインターフェースへの完全なアクセスが可能になるか？
• RQ3 このバインディング層を用いて、有限要素スキームのPythonプロトタイプを最適化されたC++コードにどの程度直接変換できるか？
• RQ4 Duneベースの数値スキームのPython実装における言語間呼び出しのオーバーヘッドをどの程度低減できるか？
• RQ5 このバインディングシステムを、複雑なPDEソルバーの教育や迅速なプロトタイピングに使用する可行性は何か？

主な発見

• Dune-Pythonモジュールは、C++テンプレートのインスタンシエーションをJITコンパイルすることで、PythonからDuneのグリッドインターフェースへの直接的かつ効率的なアクセスを実現した。
• バインディング層は最小限のランタイムオーバーヘッドを伴い、Duneの静的多態的設計を完全に保ったまま、パフォーマンスとモularityを維持している。
• Dune-Pythonインターフェースを用いて書かれたPythonコードは、C++の対応コードに近く、高パフォーマンスなC++実装への直接的移行が可能である。
• ベクトル化インターフェースは、言語間呼び出しの回数を顕著に削減し、小規模から中規模の問題においてパフォーマンスを向上させた。
• 型レジストリメカニズムにより、Pythonのクラスインスタンスから対応するC++テンプレート型およびインクルードを信頼性高くスケーラブルにマッピングできるようになった。
• このアプローチはハイブリッド開発ワークフローをサポートし、パフォーマンスが求められる部分はC++で実装しつつ、高レベルの論理はPythonで維持できる。