Parallel processing 在Dask上，调用稀疏迭代方法Dask数组或跨集群中的节点

我有一个大的稀疏矩阵，它只能适合集群的多个节点。我想 通过调用

import scipy.sparse.linalg as splinalg

A = my_sparse_matrix          # a sparse dask array defined across four nodes
b = my_vector                 # an initial vector
M = my_sparse_preconditioner  # a preconditioner to help improve convergence of algorithm

x = splinalg.bicgstab(A, b, M=M)

有没有办法做到这一点

• 如果我只使用一个节点，它将并行求解x
• 如果我使用多个节点（例如4个节点），它会工作吗

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如果不是，这是Dask社区正在研究的吗？

Dask阵列支持稀疏矩阵块

Dask阵列支持SciPy LinearOperator API

这两个事实可能足以解决你的问题，但毫无疑问，你仍然需要自己做一些工作。例如，对于分布式稀疏阵列，没有明显的存储解决方案。没有明显的方法来划分数据等

所以“是的”，达斯克可以在这里提供帮助，但“不是”没有明显的罐装解决方案