impacto de la importación numpy en la asignación de núcleo de multiprocesamiento

introducción:

multiprocesamiento, una biblioteca de python para la paralización de tareas, apuntos para distribuir el trabajo en múltiples núcleos. Sin embargo, los usuarios han encontrado un problema en el que la importación de Numpy interfiere con esta distribución, lo que resulta en que todos los procesos de trabajadores se asignen a un solo núcleo.

explicación:

al importar numpy , ciertos módulos intensivos en CPU dentro de Numpy (por ejemplo, OpenBlas) pueden modificar la afinidad del núcleo. Esta interferencia asigna todos los procesos de trabajadores al mismo núcleo, eliminando los beneficios de paralelización del multiprocesamiento.

spound:

para resolver este problema, restablezca la afinidad de la tarea usando el código usando el código utilizando el código utilizando el código usando el código usando el código usando el código usando el código usando el código usando el código usando el código usando el código utilizando el código usando el código usando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando el código utilizando fragmento: OS.System ("Taskset -p 0xff % D" % OS.getPid ()). Este comando obliga al sistema operativo a distribuir los procesos de trabajadores uniformemente en todos los núcleos disponibles.

consideraciones adicionales:

• Este enfoque se ha observado que no tiene un impacto significativo En el rendimiento de Numpy, pero los efectos pueden variar según máquinas y tareas específicas.

soluciones alternativas:

• Establezca la variable de entorno Openblas_Main_Free = 1 Antes de ejecutar el script.
• durante la compilación, modifique el OpenBlas Makefile.rule para incluir no_affinity = 1.

aplicando estas soluciones, el multiprocesamiento puede distribuir efectivamente los procesos de los trabajadores en múltiples núcleos, Resolviendo el problema inicial de la agrupación central y la mejora del rendimiento de la paralelización.