如何限制 NumPy 中的线程数以获得最佳性能？

限制 NumPy 中的线程数

NumPy 利用 BLAS 等多 CPU 库来进行高效的数值计算。但是，您可能会遇到默认线程数 (4) 过多的情况。为了解决这个问题，您可以利用特定的环境标志。

在执行 NumPy 脚本之前，请考虑设置以下标志：

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

MKL_NUM_THREADS 标志设置英特尔数学允许的线程数内核库（MKL）。 NUMEXPR_NUM_THREADS 控制 NumExpr 的线程，用于快速数值计算。最后，OMP_NUM_THREADS 管理 OpenMP 使用的线程计数，OpenMP 是 C/C /Fortran 并行编程的行业标准。

设置这些标志可确保 NumPy 中的所有库都遵守严格的线程限制 1。可以增强矩阵乘法和其他无法从多线程中受益的操作的性能。

请注意，如果您在设置上述标志后遇到问题，则可能表明代码库中的其他地方引入了多线程。在这种情况下，需要进行额外的调查。

以上是如何限制 NumPy 中的线程数以获得最佳性能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！