如何在CPU核心上执行函数，并在完成时获得回调？
如何在CPU核心上执行函数，并在函数完成时获得回调？ 上下文 我正在接收流： symbols = ['ABC', 'DFG', ...] # 52 of these handlers = { symbol: Handler(symbol) for symbol in symbols } async for symbol, payload in lines: # 600M
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如何识别一个进程在Python多处理上的CPU核ID？
我正在使用Slurm在集群上测试Python的multiprocessing模块。我想绝对确保我的每个任务实际上都像我希望的那样在不同的CPU核心上运行。由于配置Slurm的可能性很多，因此这一点并不明显。 因此，我想知道是否有一种方法可以从正在运行的Python任务中获取核心特定信息。我需要我的Python脚本来获取有关它正在运行的内核的信息，以便区分不同的内核。 请考虑以下脚本。启
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在一个CPU中拥有多个内核是为了同时运行多个线程/进程，还是为了实现指令级并行？
我只是想更清楚地了解多核到底是做什么用的，以及多核和多CPU之间有什么区别。 我想了解的是，拥有多个核心是为了在给定的CPU内实现指令级并行，还是一个CPU内的多个核心都有自己的结构RQ，允许它们独立调用__Schedule()并随意调度进程/线程，然后由每个核心内的其他模块处理指令级并行。 如有任何意见，欢迎光临。 推荐答案 ILP单独位于每个物理核心中。 跨站复制：H
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Heroku Dyno有多少个CPU内核？
我将Django与芹菜3.0.17一起使用，现在正在尝试计算默认情况下运行多少个芹菜工人。 从this link我了解到(没有修改此配置)工作进程的数量当前必须等于CPU核心的数量。这就是我需要前者的原因。我无法通过谷歌或搜索Heroku's dev center找到官方答案。我认为是4个核心，因为我看到4个并发连接到我的AMQP服务器，但我想确认这一点。 推荐答案 CPU数量不会发
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欺骗 JVM 关于可用内核的数量(在 linux 上)
出于某种目的，需要让 JVM 考虑它运行在带有 N 核心而不是实际核心数量的机器上(例如 4 核心而不是 16). JVM 在一些基于 Mandriva/Red Hat Linux 内核的 Linux 构建下运行. 这个问题是临界案例，因为我期待这个问题的各种解决方案.这不是纯粹的 linux 管理问题，也不是纯粹的程序员问题. 那么……有什么想法吗? 解决方案 以下 J
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ARM:启动/唤醒/启动其他 CPU 内核/AP 并传递执行起始地址?
在过去的 3-4 天里，我一直在为此苦苦挣扎，但找不到合适的解释性文档(来自 ARM 或非官方)来帮助我.我有一个 ODROID-XU 板(big.LITTLE 2 x Cortex-A15 + 2 x Cortex-A7) 板，我正在尝试更多地了解 ARM 架构.在我的“实验"代码中，我现在已经到了我想要从 WFI(等待中断)状态唤醒其他内核的阶段. 我仍在努力寻找的缺失信息是: 1
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Python 多处理的池进程限制
在使用多处理模块的 Pool 对象时，进程数是否受 CPU 核数的限制?例如.如果我有 4 个核心，即使我创建一个包含 8 个进程的池，一次也只能运行 4 个? 解决方案 你可以要求尽可能多的进程.任何可能存在的限制都将由您的操作系统施加，而不是由 multiprocessing 施加.例如， p = multiprocessing.Pool(1000000) 在任何机器上都可能遭受
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为 Python 程序分配多个内核
我注意到，当我运行高度依赖 CPU 的 Python 程序时，它只使用一个内核.程序运行时可以分配多个内核吗? 解决方案 您必须为多核显式编程.有关 Python 中的许多并行处理解决方案，请参阅本页上的对称多处理选项.并行 Python 是一个不错的选择，如果您不想比较选项，请查看示例
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Java 线程和内核数
我有一个关于处理器和线程如何工作的快速问题.按照我目前的理解，一个核心一次只能执行1个进程.但是我们能够生成一个线程池(假设为 30)，其数量大于我们拥有的内核数量(假设为 4 个)并让它们同时运行.如果我们只有 4 个内核，这怎么可能?我还可以在我的本地计算机上运行我的 30 线程程序，并继续在我的计算机上执行其他活动，例如看电影或浏览互联网. 我在某处读到过线程调度发生的情况，这给人一种
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限制 Keras 中使用的内核数
我有一台有 64 个内核的共享机器，在上面我有大量要运行的 Keras 函数.问题是 Keras 似乎会自动使用所有可用的内核，而我不能这样做. 我使用 Python，我想在 for 循环中运行 67 个神经网络.我想使用一半的可用内核. 我在 Keras 中找不到任何限制内核数量的方法...你有什么线索吗? 解决方案 正如@Yu-Yang 建议的那样，我在每次合身之前都使用了
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如何根据 CPU 内核扩展线程?
我想用 Java 中的多线程解决一个数学问题.我的数学问题可以分成多个工作单元，我想在多个线程中解决这些问题. 我不想让固定数量的线程在其上工作，而是让线程数量与 CPU 内核数量相匹配.我的问题是，我在互联网上找不到简单的教程.我发现的都是固定线程的例子. 这是怎么做到的?你能举个例子吗? 解决方案 您可以通过使用静态运行时方法 availableProcessors.确定可
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ARM:启动/唤醒/唤醒其他 CPU 内核/AP 并传递执行起始地址?
在过去的 3-4 天里，我一直在思考这个问题，但找不到合适的解释性文档(来自 ARM 或非官方)来帮助我.我有一个 ODROID-XU 板(big.LITTLE 2 x Cortex-A15 + 2 x Cortex-A7) 板，我正在尝试更多地了解 ARM 架构.在我的“实验"代码中，我现在已经到了要从它们的 WFI(等待中断)状态唤醒其他内核的阶段. 我仍在努力寻找的缺失信息是:
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如何增加 cpu 内核的数量及其在 python 中的使用
我编写了一个计算成本很高的 python 脚本.在远程 linux 服务器上运行代码(通过 putty)，需要一个星期才能完成. 我们的远程服务器有 32 个 CPU 内核和 64 GB 内存.我需要通过使用更多数量的 cpu 核心在更短的时间内运行我的脚本，但我不知道如何为我的脚本使用更多数量的 cpu 核心来增加. 我想知道是否有任何 python 代码要添加到我的 python
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Python-核心速度
我试图找出此值存储在 windows 和 osx 中的位置，以便进行一些计算以更好地分配任务. 核心速度 Hz 谢谢. 使用 platform.process()命令仅返回名称，而不返回速度 我只能通过它来解决这个问题: import子进程info = subprocess.check_output([["wmic"，"cpu"，"get"，"name"])打印info
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使用Windows命令行获取每个内核的CPU使用率
是否可以打印系统中每个内核的当前CPU使用情况？ 这是到目前为止使用powershell的结果： Get-WmiObject-查询“从Win32_PerfFormattedData_PerfOS_Processor中选择名称，PercentProcessorTime” 解决方案 可以使用以下powershell命令完成： （Get-WmiObject -Que
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heroku dyno有多少个CPU内核？
我将Django与Celery 3.0.17结合使用，现在试图找出默认情况下运行了多少个芹菜工人。 来自此链接我了解（未修改此配置）当前必须有多少工人等于CPU核心数。这就是为什么我需要前者。我无法通过谷歌搜索或搜索 heroku的开发中心来找到正式答案。我认为这是4个核心，因为我看到与AMQP服务器有4个并发连接，但是我想确认一下。 谢谢， J 解决方案 CPU的数量尚
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多cpu核心gzip大文件
如何通过OpenVZ使用服务器中的所有cpu内核（具有4个内核）linux Debian来 gziping 更快地一个大文件？ 我正在尝试使用这些命令，但无法将各个部分放在一起 获取内核数 CORES = $（grep -c'^ processor'/ proc / cpuinfo） 在更大的 中分割大文件split -b100 file.big 此用于多核
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有没有办法限制Bazel使用的CPU内核数量?
在构建Bazel可以使用多少个CPU内核时，是否有办法告诉Bazel? TL; DR 我在VMware Workstation上构建TensorFlow，并且作为虚拟机，我可以调整虚拟机的处理器和核心数量. 在构建TensorFlow的过程中，我发现仅使用一个核心即可. 当我为Workstation提供四个内核并构建TensorFlow时，它最终使系统停止运行，直到必须重新启动.
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在/proc/stat中报告的Android cpu内核
我正在开发一个Android应用程序，该应用程序显示每个内核的CPU负载和内存消耗.对于CPU负载，我正在读取/proc/stat，对于内存->/proc/meminfo. 但是，我看到/proc/stat中的CPU内核数在随后的文件读取过程中发生了变化. cpu 230599 10622 84595 1892023 8236 16 285 0 0 0 cpu0 138005 7992 58
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当我只有4个内核时，为什么Spark会检测8个内核?
我在单台计算机上设置了一个Apache Spark 1.6.1独立集群，其规格如下: CPU:Core i7-4790(内核数:4，线程数:8) RAM:16GB 我什么都没做，所以Spark可以采用默认值，对于内核来说，默认值是“所有可用内核"，基于此，问题是: 当我只有4个内核时，为什么Spark会检测8个内核? 解决方案 我假设设置all available co
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