numpyインポートのマルチプロセッシングコア割り当て

はじめに：

マルチプロセッシング、並行するテスクのためのパイソンライブラリ、AIMS複数のコアに作業を配布する。ただし、ユーザーは、Numpyのインポートがこの分布を妨げる問題に遭遇し、すべてのワーカープロセスが単一のコアに割り当てられます。 、numpy内の特定のCPU集約型モジュール（例：Openblas）は、コアの親和性を変更できます。この干渉は、すべてのワーカープロセスを同じコアに割り当て、マルチプロセスの並列化の利点を排除します。スニペット：os.system（ "taskset -p 0xff％d"％os.getPid（））。このコマンドは、オペレーティングシステムが利用可能なすべてのコアにワーカープロセスを均等に配布するように強制します。 Numpyのパフォーマンスでは、効果は特定のマシンとタスクによって異なる場合があります。 [スクリプトを実行する前に。

コンパイル中に、openblas makefile.ruleを変更して、これらのソリューションを適用することにより、複数のコア間でワーカープロセスを効果的に配分することができます。コアクラスタリングの最初の問題の解決と並列化パフォーマンスの強化。