Numpy 가져오기가 다중 처리를 단일 코어로 제한하는 이유는 무엇입니까?

멀티프로세싱 코어 할당에 대한 Numpy Import의 영향

소개:

멀티프로세싱, 작업 병렬화를 위한 Python 라이브러리, 목표 여러 코어에 작업을 배포합니다. 그러나 사용자는 Numpy의 가져오기가 이 배포를 방해하여 모든 작업자 프로세스가 단일 코어에 할당되는 문제에 직면했습니다.

설명:

Numpy를 가져올 때 , Numpy 내의 특정 CPU 집약적 모듈(예: OpenBLAS)은 코어 선호도를 수정할 수 있습니다. 이러한 간섭으로 인해 모든 작업자 프로세스가 동일한 코어에 할당되어 다중 처리의 병렬화 이점이 제거됩니다.

해결 방법:

이 문제를 해결하려면 코드를 사용하여 작업 선호도를 재설정하세요. 조각: os.system("taskset -p 0xff %d" % os.getpid()). 이 명령은 운영 체제가 사용 가능한 모든 코어에 작업자 프로세스를 균등하게 배포하도록 강제합니다.

추가 고려 사항:

• 이 접근 방식은 큰 영향을 미치지 않는 것으로 관찰되었습니다. Numpy의 성능에 영향을 미치지만 효과는 특정 시스템 및 작업에 따라 다를 수 있습니다.

대체 솔루션:

• 환경 변수 OPENBLAS_MAIN_FREE=1 설정 스크립트를 실행하기 전에
• 컴파일하는 동안 NO_AFFINITY=1을 포함하도록 OpenBLAS Makefile.rule을 수정합니다.

이러한 솔루션을 적용하면 다중 처리가 여러 코어에 작업자 프로세스를 효과적으로 배포할 수 있습니다. 코어 클러스터링의 초기 문제를 해결하고 병렬화 성능을 향상시킵니다.

위 내용은 Numpy 가져오기가 다중 처리를 단일 코어로 제한하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!