在默认情况下,Numpy的大多数函数将启用多线程。
例如,如果我运行一个脚本,我就在一个8核英特尔cpu工作站上工作。
import numpy as np
x=np.random.random(1000000)
for i in range(100000):
np.sqrt(x)
linux top将在运行期间显示800%的cpu使用率,如下所示
这意味着numpy自动检测到我的工作站有8个核,np.sqrt自动使用所有8个核来加速计算。
不过,我发现了一个奇怪的虫子。如果我运行一个脚本
import numpy as np
import pandas as pd
df=p
在 for detectCores()中,它说:
--这不适合直接用于mclapply的mc.cores参数,也不适合指定makeCluster中的核数。第一是因为它可能返回NA,第二是因为它没有给出允许的核数。
但是,我已经看到了一些示例代码,如下所示:
library(parallel)
k <- 1000
m <- lapply(1:7, function(X) matrix(rnorm(k^2), nrow=k))
cl <- makeCluster(detectCores() - 1, type = "FORK")
test <- p
我想在matlab上使用并行计算,我有4核8线程的i7-960cpu,当我在matlab中运行feature('numCores')命令时,我得到以下结果
feature('numCores')
MATLAB detected: 3 physical cores.
MATLAB detected: 6 logical cores.
MATLAB was assigned: 6 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 3 logical cores.
MATLAB is not using all logical co
我想知道在Red Hat Enterprise Linux上运行的程序在给定的运行期间执行了多少条x86-64指令。我知道我可以从上得到这些信息,但是速度慢了很多。我还知道我们使用的是英特尔酷睿2四核CPU(型号为Q6700),它内置了硬件性能计数器。但我不知道有什么方法可以从C程序中获得执行的指令总数。
在python多处理中,可以创建一个由30个进程组成的多处理池,以便在某些ID上处理一些长时间运行的等式。下面的代码在一台8核机器上产生30个进程,load_average从未超过2.0。事实上,30个使用者是一个限制,因为承载it的postgresql数据库的服务器有32个核,所以我知道如果我的数据库能够处理它,我可以产生更多的进程。
from multiprocessing import Pool
number_of_consumers = 30
pool = Pool(number_of_consumers)
我花了时间来安装芹菜,但无法重新创建这30个过程。我以为设置并发性,例如-c
我需要得到CPU核心和每个CPU核心的细节。我使用cat /proc/cpuinfo命令和it工作。但是我需要获得多个CPU包的信息。我只有一个CPU包。在这种情况下,输出会是什么样的呢?
CPU设置示例:2个CPU包: CPU package1:核i7-2000 (4个物理核,8个逻辑核),CPU package2:核i7-3000 (4个物理核,8个逻辑核),总共8个物理核,16个逻辑核。
示例1:
processor : 0
. other info for same core
model name : Intel(R) Core(TM) i7-2000
.
. other