如何限制 Numpy 中的线程使用以获得更好的性能？

Numpy 中的线程限制

确定底层线程管理

提供的 numpy.show_config() 输出表明 NumPy 正在利用 ATLAS 来实现其线性代数运算。为了限制专门用于矩阵乘法的线程数量，我们需要针对 ATLAS 的线程配置。

线程限制配置

在执行脚本之前，设置以下环境标志：

• export MKL_NUM_THREADS=1：此标志限制 Intel Math Kernel Library (MKL) 使用的线程数，该库用于 NumPy 中的某些操作。
• export NUMEXPR_NUM_THREADS=1：此标志限制NumExpr 中的并行级别，NumPy 用于快速数值计算的库。
• export OMP_NUM_THREADS=1：此标志设置 OpenMP（NumPy 在某些情况下使用的并行计算平台）的线程计数。

多线程故障排除

如果上述标志不能解决问题，则值得调查其他库是否引入了多线程。探索为这些库设置环境标志，例如：

• export BLAS_NUM_THREADS=1：指定 BLAS（NumPy 常用的线性代数库）的线程计数。
• export LAPACK_NUM_THREADS=1：设置 LAPACK（与 BLAS 集成的线性代数库）的线程数。

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