"إذا أراد العامل أن يؤدي عمله بشكل جيد، فعليه أولاً أن يشحذ أدواته." - كونفوشيوس، "مختارات كونفوشيوس. لو لينجونج"
الصفحة الأمامية > برمجة > لماذا استيراد المعالجة المتعددة المعالجة إلى قلب واحد؟

لماذا استيراد المعالجة المتعددة المعالجة إلى قلب واحد؟

نشر في 2025-02-07
تصفح:753

Why Does Importing Numpy Limit Multiprocessing to a Single Core?

لتوزيع العمل عبر نوى متعددة. ومع ذلك ، واجه المستخدمون مشكلة تتداخل فيها استيراد Numpy مع هذا التوزيع ، مما يؤدي إلى تعيين جميع عمليات العمال إلى قلب واحد.

، يمكن لبعض الوحدات المكثفة للوحدة المعالجة المركزية داخل Numpy (على سبيل المثال ، OpenBlas) تعديل التقارب الأساسي. يعين هذا التداخل جميع عمليات العمال لنفس النواة ، مما يلغي فوائد التوازي من المعالجة المتعددة.

الحل الحل: SNIPPET: OS.System ("TASKSET -P 0XFF ٪ D" ٪ OS.GetPid ()). يفرض هذا الأمر نظام التشغيل على توزيع عمليات العمال بالتساوي عبر جميع النوى المتاحة.

اعتبارات إضافية:

على أداء Numpy ، ولكن قد تختلف التأثيرات اعتمادًا على أجهزة ومهام محددة.

حلول بديلة: قبل تشغيل البرنامج النصي. حل العدد الأولي للتجميع الأساسي وتعزيز أداء التوازي.

أحدث البرنامج التعليمي أكثر>

تنصل: جميع الموارد المقدمة هي جزئيًا من الإنترنت. إذا كان هناك أي انتهاك لحقوق الطبع والنشر الخاصة بك أو الحقوق والمصالح الأخرى، فيرجى توضيح الأسباب التفصيلية وتقديم دليل على حقوق الطبع والنشر أو الحقوق والمصالح ثم إرسالها إلى البريد الإلكتروني: [email protected]. سوف نتعامل مع الأمر لك في أقرب وقت ممكن.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3