"Si un ouvrier veut bien faire son travail, il doit d'abord affûter ses outils." - Confucius, "Les Entretiens de Confucius. Lu Linggong"
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Conseils de limitation d'utilisation du fil Numpy pour améliorer les performances

Publié le 2025-04-14
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How to Limit Thread Usage in Numpy for Better Performance?

Limite de threads dans Numpy

Déterminer la gestion de threads sous-jacente

La sortie fournie de Numpy.show_config () révèle que Numpy utilise Atlas pour ses opérations d'algèbre linéaires. Pour limiter le nombre de threads spécifiquement pour la multiplication matricielle, nous devons cibler la configuration de threads d'Atlas. (Mkl), qui est utilisé pour certaines opérations dans Numpy.

exportation nUMExpr_num_threads = 1: Cet drapeau limite le niveau de parallélisme dans NuMexpr, une bibliothèque utilisée par Numpy pour les calculs numériques rapides. Numpy dans certains cas.

dépannage multithreading
  • Si les drapeaux ci-dessus ne résolvent pas le problème, il vaut la peine d'enquêter si d'autres bibliothèques introduisent le multithreading. Explorez également les indicateurs d'environnement pour ces bibliothèques, tels que:
  • exporter blas_num_threads = 1: spécifie le nombre de threads pour Blas, une bibliothèque d'algèbre linéaire couramment utilisée par Numpy. Blas.
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