Wie kann ich die Thread-Anzahl in NumPy für optimale Leistung einschränken?

Begrenzung der Thread-Anzahl in NumPy

NumPy nutzt Multi-CPU-Bibliotheken wie BLAS für effiziente numerische Berechnungen. Es kann jedoch vorkommen, dass sich die standardmäßige Thread-Anzahl (4) als zu hoch erweist. Um dies zu beheben, können Sie bestimmte Umgebungsflags nutzen.

Bevor Sie das NumPy-Skript ausführen, sollten Sie erwägen, die folgenden Flags zu setzen:

export MKL_NUM_THREADS=1
export NUMEXPR_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1

Das Flag MKL_NUM_THREADS legt die zulässige Threadanzahl für Intel Math fest Kernel-Bibliothek (MKL). NUMEXPR_NUM_THREADS steuert das Threading von NumExpr, das für schnelle numerische Berechnungen verwendet wird. Schließlich verwaltet OMP_NUM_THREADS die Thread-Anzahl, die von OpenMP, einem Industriestandard für parallele Programmierung in C/C/Fortran, verwendet wird.

Das Setzen dieser Flags stellt sicher, dass alle Bibliotheken in NumPy ein striktes Thread-Limit von 1 einhalten. Dies kann die Leistung bei der Matrixmultiplikation und anderen Operationen verbessern, die nicht von mehreren Threads profitieren.

Beachten Sie, dass, wenn Sie trotz Setzen der genannten Flags auf Probleme stoßen, dies darauf hindeuten kann, dass Multithreading an anderer Stelle in der Codebasis eingeführt wird. In solchen Fällen sind zusätzliche Untersuchungen erforderlich.

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