1回答
我正在用朱莉娅做一些计算，注意到它的运行速度要慢得多(大约25倍！)而不是粗野的对手。然后我意识到，朱莉娅在我的PC上只使用8线程，而96 线程(48个物理内核)，而numpy似乎没有问题在70线程上很好地使用。使用$julia --thread 96 运行朱莉娅没有任何区别，即使julia> Threads.nthreads()返回96。此外，从结果中可以看出，我怀疑Julia使用了所有96个线程，可能仍然无法与numpy的速
浏览 2提问于2021-07-09得票数 5
回答已采纳
2回答
我的桌面CPU是英特尔i7-4770，它有4个物理核和8个逻辑核。为了获得最好的表现，我如何用额外的论据开始朱莉娅。“朱莉娅-p 4 -t 8”是对的吗？
浏览 2提问于2021-06-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试并行化一些代码，但我不明白为什么下面的函数main1()和main2()使用Julia的多线程会得到不同的结果： a = rand(4,4);b = rand(4,4);c = rand(4,4FF[:,:,ic] .= F end return L,FF,FT
end 如何正确修复main1()的并行化
浏览 22提问于2020-08-18得票数 2
我正在尝试比较Matlab和Julia的速度和性能。我正在看一个代码，它对给定负载下的连续体结构进行拓扑优化。我正在查看的代码是公共代码topopt88.m：
本质上，它是一种迭代算法，在每次迭代中求解一个Ax=b系统(x=A\b)，其中A取决于结构设计(它是有限元刚度矩阵)，并在每次迭代中更新。在Julia中，相同的代码运行速度比Matlab慢。我在Julia中做了一些代码优化，在函数定义
浏览 9提问于2020-09-28得票数 2
我想从矩阵的向量中减去矩阵。例如，在下面定义的变量中，我希望对xl的每个元素减去y。, 2, 3) for i in 1:1000]我知道这可以用map函数来完成但是，是否有更好的方法来做到这一点，或者我们可以通过多线程来减少运行时？我尝试过对简单地图和ThreadsX.map进行基准测试，发现ThreadsX.map比任何减少运行时的建议都
浏览 3提问于2022-05-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在寻找一种方法来跨PBS集群中的多个节点运行简单的并行进程(一个函数使用不同的参数多次运行，进程之间没有通信)。目前，我可以在单个节点上运行它，在PBS脚本中使用环境变量来设置线程数，并在@thread.threads中使用for循环 我找到了对clustermanager.jl的引用，但没有明确的工作示例来说明如何在例如:文件中的addprocs_pbs是否也负责脚本部分，或者我是否仍然需要像往常一样运行pbs脚本，并且此函数在julia
浏览 60提问于2020-12-11得票数 2
2回答
我的问题是为什么？
首先，从用户体验的角度来看，向量化代码更简洁(代码更少，bug可能性更小)、更清晰(因此更易于调试)、更自然的代码编写方式(至少对于来自科学计算背景的人，Julia试图迎合他们)。能够编写像vector'vector或vector'Matrix*vector这样的东西是非常重要的，因为它对应于实际的数学表示，这就是科学计算人员在他们的头脑中(而不是在嵌套循环中)的想法。我讨厌这
浏览 0提问于2016-01-14得票数 14
回答已采纳
2回答
我在Linux 20系统上安装了Julia1.5.3。我将julia-1.5.3-linux-x86_64.tar.gz中的朱莉娅文件复制到/opt/julia-1.5.3/中，与文件夹/opt/julia-1.4.1/相邻(没有在.bashrc中更改path到目前为止，如果我从命令提示符启动Julia，那么新版本就会运行。Atom / Juno也运行最新版本。但是
浏览 5提问于2020-12-04得票数 5
回答已采纳
1回答
这个问题()得到了一个非常好的答案和非常高效的代码，我只能用C代码来匹配它。这促使我尝试至少匹配Julia中的Python代码。以下是Python代码将位打包成无符号整数所需的时间为0.64秒与C代码的0.27秒。start_time = time.time()
print(end_time - start_time)
以下是与Julia中性能相匹配<em
浏览 3提问于2021-04-23得票数 4
我试图在木星笔记本上使用朱莉娅在VS代码中的多线程，但我发现的所有帮助都表明，VS代码扩展具有一个很好的GUI，它允许您在扩展的设置中更改"Julia: Num Thread“下的线程数，如下所示：然而，这对我来说是不可用的(Windows 10、Julia 1.7.2和VS Code Julia Extensionv1.6.6)。相反，它说“编辑在settings.js
浏览 7提问于2022-03-24得票数 1
回答已采纳
我知道，朱莉娅的原生线程支持还不完整，但我想活在最边缘。我用JULIA_THREADS=1构建了主分支，使用@threads自动多线程工作得很好。
我只想在一个单独的本机线程中调用我自己的函数。@threads使用的AFAIK函数不适合我，因为它将同时在几个线程中调用我的函数。当然，我可以尝试通过检查线程号和只在其中一个线程中工作来解决这种行为。但我确信必须有更直截了当的方式。我已经浏览了多
浏览 3提问于2016-03-28得票数 6
回答已采纳
如果是，在哪个组件中？function test() df = DataFrame() endtest()只有当迭代/线程的次数足够高(例如50次)时，它才会产生分段错误。对于较低的数量，它只是零星地&
浏览 1提问于2020-10-21得票数 2
回答已采纳
为什么设置ENV[JULIA_CPU_THREADS]=5和ENV[JULIA_NUM_THREADS]=5不会影响nprocs()？以下是我在启动时得到的结果：Julia Version 1.3.1Platform3.70GHz LIBM: libopenlibm
LLVM: libLLVM-6.0.1 (ORCJIT, skyla
浏览 14提问于2020-03-03得票数 3
回答已采纳
我的Julia for循环是“令人尴尬的并行”形式。我想使用我可以使用的64个核心(实际上是272个线程，因为超线程)通过让每个k值在自己的线程上运行来并行化这个循环。因此，我用线程作为for循环的开头。@线程。据我所知，这是一个明显的线程安全情况，不需要同步。然而，在阅读了之后，我对foobar_lv2的评论感到担忧
最致命的模式是4xN矩阵，其中线程k读取并写入Mk :：显然线程安全适用于人类，非常非线程安全用于运行在循环中<em
浏览 0提问于2022-02-18得票数 2
这是我的设置:我使用Django并从django rq-worker调用julia。使用辅助线程可以避免线程问题，因为没有其他线程。└ @ DataFrames ~/.julia/packages/DataFrames/nxjiD/src/dataframe/dataframe.jl:1644
在此之后，计算一直运行到最后，然后我得到一个真正的</
浏览 1提问于2021-06-01得票数 1
回答已采纳
我需要初始化环境变量来并行化微分方程的求解。我知道如何在windows中创建一个系统变量，我想问的是我应该用哪个数字来初始化这个变量。我有6个核心CPU，但在包含逻辑核心之后，它变成了12个。那么我应该用6个还是12个来初始化它以获得更好的性能呢？同样，当我运行命令Base.Sys.CPU_THREADS时，我得到12，但当我运行命令Threads.nthreads()时，我得到1。同样，像哪一个是最优的，将JULIA_NUM_THREADS保存到6还是12？
浏览 30提问于2021-04-08得票数 1
回答已采纳
我在朱莉娅的多线程中遇到了一个问题，我设法将其分解为一个简单的例子：using PyCall, PyPlotN = 1000 #println("hello from thread ",Threads.threadid())end不会的。很明显，在Julia中</e
浏览 4提问于2022-02-04得票数 1
1回答
下面的代码计算平均抽签数，从几组中得到50张唯一的卡。重要的是，这个问题不需要太多的RAM，并且在多线程模式下启动时不共享任何变量。这是epic_draw_multi_thread.jl中的朱莉娅代码：using Printftime julia --threads 1
浏览 4提问于2020-11-19得票数 2
我试图用有限差分法解决一些波动方程问题(与我的博士学位有关)。为此，我(逐行)翻译了fortran代码(下面的链接)：()( 3)有没有更好的方法来思考这个问题？它会破坏我的计算速度吗？Hi @BogumiłKamiński我修改了有限差-eq，以便在我的函数的输入和输出上实现一个“循环”(正如您所建议的)。然后我将这4个
浏览 1提问于2019-09-03得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
