如何在一段给定的代码上应用安达尔定律？
我的作业中有以下问题。我知道我需要使用Amdahl定律，但是我不知道公式中的哪个部分会是哪个部分。 这是问题： 如果我们同时运行以下代码，它的速度会提高多少 在8个线程上？ #include #include //OpenMP library int main() { int i=0,j=0; for (i=0;i
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Python 多处理性能仅随着使用的内核数的平方根而提高
我正在尝试在 Python (Windows Server 2012) 中实现多处理，但无法达到我期望的性能改进程度.特别是对于一组几乎完全独立的任务，我希望通过增加内核实现线性改进. 我知道——尤其是在 Windows 上——打开新进程会产生开销 [1]，而且底层代码的许多怪癖可能会阻碍一个干净的趋势.但理论上，对于完全并行化的任务，趋势最终仍应接近线性 [2];或者，如果我正在处理部分串
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为什么 python 多处理比串行代码花费更多时间?如何加快这个速度?
我正在试用 Python 多处理模块.在下面的代码中串行执行时间为 0.09 秒，并行执行时间为 0.2 秒.由于我没有得到加速，我想我可能在某个地方出错了 import multiprocessing as mp从随机导入制服，randrange进口时间# m = mp.Manager()out_queue = mp.Queue()def flop_no(rand_nos, a, b):卡尔=
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大型对象列表上的多处理 Pool.map() 缩放不良:如何在 python 中实现更好的并行缩放?
让我们定义: 来自多处理导入池将 numpy 导入为 np定义函数(x):对于我在范围内(1000):我**2返回 1 注意 func() 做了一些事情，它总是返回一个小数字 1. 然后，我比较 8 核并行 Pool.map() 与串行、python 内置 map() n=10**3a=np.random.random(n).tolist()使用 Pool(8) 作为 p:%timei
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阿姆达尔定律和 GPU
我对阿姆达尔定律在 GPU 上的应用有一些疑问.例如，我有一个内核代码，我使用多个线程启动，比如 N.那么，在阿姆达尔定律中，处理器的数量将是 N 对吗?此外，对于使用大量线程的任何 CUDA 编程，我可以安全地假设 Amdahl 定律减少到 1/(1-p) 其中 p 代表并行代码吗?谢谢 解决方案 例如，我有一个带有数字的内核代码线程数，比如 N.所以，在阿姆达尔定律中，处理器的数量
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为什么 multiprocessing.Pool.map_async 中的 get() 操作需要这么长时间?
将多处理导入为 mp将 numpy 导入为 np池 = mp.Pool(进程数 = 4)inp = np.linspace( 0.01, 1.99, 100 )result = pool.map_async( func, inp ) #Line1 ( func 是一些作用于输入的 Python 函数)输出 = result.get() #Line2 所以，我试图在 Python 中并行化一些代码
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阿姆达尔定律中的负加速?
阿姆达尔定律指出整个系统的加速是 an_old_time/a_new_time 其中 a_new_time 可以表示为 ( 1 - f ) + f/s'，其中 f 是系统的分数这是通过一些修改增强的，s' 是系统的那部分增强的量.但是，在对s'求解这个方程后，似乎有很多情况s'是负数，这没有物理意义. 假设 s = 2(整个系统的速度提高 100%)和 f = 0.1(10% 的系统受到
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为什么python多处理比串行代码花费更多时间?如何加速?
我正在试用 Python 多处理模块.下面代码中串行执行时间为0.09秒，并行执行时间为0.2秒.由于我没有加速，我想我可能在某个地方出错 将多处理导入为 mp从随机进口制服，randrange导入时间# m = mp.Manager()out_queue = mp.Queue()def flop_no(rand_nos, a, b):校准 = []对于 rand_nos 中的 r:cals.a
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大对象列表上的多处理 Pool.map() 缩放不佳:如何在 python 中实现更好的并行缩放?
让我们定义: from multiprocessing import Pool将 numpy 导入为 np定义函数(x):对于我在范围内(1000):我**2返回 1 注意 func() 做了一些事情，它总是返回一个小数 1. 然后，我将 8 核并行 Pool.map() 与内置 Python 的串行 map() 进行比较 n=10**3a=np.random.random(n).t
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如何在 GridSearchCV( ..., n_jobs = ... ) 中找到最佳进程数?
我想知道，哪个更好地与 GridSearchCV( ..., n_jobs = ... ) 一起使用来为模型选择最佳参数集，n_jobs = -1 或 n_jobs 有很大的数字， 像 n_jobs= 30 ? 基于 Sklearn 文档: n_jobs = -1 意味着计算将在所有计算机的 CPU. 在我的 PC 上，我有一个 Intel i3 CPU，它有 2 个内核和 4
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将元组有效处理为固定大小的向量
在 Chapel 中，可以像使用小“向量"一样使用同构元组 (例如，a = b + c * 3.0 + 5.0;). 然而，由于元组没有提供各种数学函数，我尝试用多种方式为 norm() 编写函数并比较它们的性能.我的代码是这样的: proc norm_3tuple( x: 3*real ): real{返回 sqrt( x[1]**2 + x[2]**2 + x[3]**2 );}pr
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否定阿姆达尔定律的速度会加快吗?
阿姆达尔定律指出，整个系统的速度提高了 an_old_time/a_new_time 其中 a_new_time 可以表示为(1-f)+ f/s'，其中 f 是系统的一部分通过一些修改可以增强，而 s'是系统的这一部分得到增强的数量.但是，在解决了 s 的等式后，似乎在很多情况下 s 为负，这在物理上没有意义. 假设 s = 2 (整个系统的速度提高了100％)和 f = 0.1 (
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阿姆达尔定律和GPU
对于阿姆达尔定律在GPU方面的适用性，我有两个疑问。例如，我有一个用多个线程启动的内核代码，例如N。那么，根据阿姆达尔定律，处理器的数量将是N吗？另外，对于使用大量线程的任何CUDA编程，我是否可以安全地假设Amdahl定律简化为1 /（1-p），其中p代表并行代码？ 谢谢 解决方案 例如，我有一个内核代码因此，在阿姆达尔定律中，处理器 的数量将为N对吗？ 不完全是。 GPU
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为什么joblib.Parallel()比非并行计算花费更多的时间? Parallel()是否应该比非并行计算运行得更快?
一个 joblib 模块提供一个简单的帮助程序类，可以使用多处理来并行编写for循环. 此代码使用列表理解来完成这项工作: import time from math import sqrt from joblib import Parallel, delayed start_t = time.time() list_comprehension = [sqrt(i ** 2) for
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CyclicDist在多个语言环境中变慢
我尝试使用 CyclicDist 模块实现矩阵乘法. 当我使用一种语言环境与两种语言环境进行测试时，一种语言环境的速度要快得多.是因为两个Jetson纳米板之间的通信时间真的很大还是我的实现没有利用CyclicDist的工作方式吗? 这是我的代码: use Random, Time, CyclicDist; var t : Timer; t.start(); config c
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为什么Dask的执行速度如此之慢，而多处理的执行速度却如此之快?
为了更好地了解并行，我正在比较一组不同的代码. 这是基本的代码(code_piece_1). for循环 import time # setup problem_size = 1e7 items = range(9) # serial def counter(num=0): junk = 0 for i in range(int(problem_size)):
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我如何使用更多的CPU运行我的python脚本
我想使用更多的处理器来运行我的代码，以仅减少运行时间.虽然我尝试这样做，但未能获得预期的结果.我的代码很大，这就是为什么我在这里给出一个非常小而简单的代码(尽管它不需要并行作业来运行此代码)只是为了知道如何在python中进行并行作业.任何意见/建议将不胜感激. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.int
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Python多处理性能仅会随着所使用内核数的平方根而提高
我正在尝试在Python(Windows Server 2012)中实现多处理，但是无法达到我期望的性能改进程度.特别是，对于几乎完全独立的一组任务，我期望具有更多核心的线性改进. 我了解到-尤其是在Windows上-打开新进程会涉及一些开销但是，当我运行多重处理时，在素数检查测试功能(下面的代码)上进行池化，我得到了接近完美的平方根关系，最高可达 N_cores=36 (物理核数)在服务器
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为什么multiprocessing.Pool.map_async中的get()操作需要这么长时间?
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在大型对象列表上，多处理Pool.map()的缩放比例较差:如何在python中实现更好的并行缩放比例?
让我们定义一下: from multiprocessing import Pool import numpy as np def func(x): for i in range(1000): i**2 return 1 请注意，func()会执行某些操作，并且总是返回一个很小的数字1. 然后，我比较一个8核并行Pool.map() v/s一个内置py
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