我使用SVDLIBC在3,5 the /3,9 the (6核/ 12线程)服务器上运行大型(120k X 600k)和稀疏(非零值的0.1)矩阵的部分SVD,RAM为128 of。
是否有可能使用多线程来加速这个过程,以便充分利用我的服务器配置?
我没有多线程的经验,因此我向你寻求友好的建议和/或手册/教程的指针。
编辑我也对备选方案持开放态度(matlab/octave,r等)
我在StackOverFlow上读了很多线程,试图理解为什么我的多进程不能正常工作。
我需要从文件中获取I,处理它们,然后将它们写到文件中。我的处理过程涉及到大量的字典搜索,这是最耗时的部分。
为了排除故障,我在上使函数休眠了1/10秒--我的脚本的(即常规脚本和多处理脚本)--而且当我这样做时,多处理脚本的工作速度实际上要快5倍。有了这一点,我可以得出结论,我的多重处理实际上是工作的。
以下代码运行速度快5倍(我在两个脚本上都添加了time.sleep(0.1)行):
from multiprocessing.dummy import Pool
import time
def main(a
正如前面提到的elsewhere,类型AtomicInteger、AtomicLong等都使用CAS。CAS不使用锁定,而是本质上非常乐观。它遵循以下步骤: 1)将原语的值与我们已有的值进行比较。2)如果值不匹配,则意味着中间的某个线程改变了值。否则,它将继续并将该值与新值进行交换。 public final long incrementAndGet()
{
for (;;) {
long current = get();
long next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next
我目前正在做一个小型游戏项目,我对这个特定的机修工有一个问题:
void monsterMove(){
//monster moves randomly
}
void playerMove(){
//accepting input as player movement using W, A, S, D
}
然而,这个项目要求怪物在任何时候都要保持移动,即使玩家没有移动。
经过一些研究,我发现实现这种机制需要多线程,因为monsterMove()和playerMove()都需要同时运行,即使playerMove()还没有收到用户的任何输入。
具体来说,我想回答两个问题:
哪个函数需