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对于skimage,joblib.Parallel()比单个慢
我必须对一叠图像的每个切片应用2D过滤器,我想并行化分析。但是,下面的代码比正常的for循环运行慢 -
在Windows中运行python多处理时,内存使用率很高
下面的代码是一个人为的示例,它模拟了我遇到的一个实际问题,该问题使用多处理来加快代码的速度 -
如何找到parfor的最佳工人数?
如何在Amazon的虚拟机上找到<strong> <code>parfor</code> </strong>的最佳工作人员数量? 在哪些情况下我应 -
如何使用阿姆达尔定律(总体加速与加速)
回想一下阿姆达尔(Amdahl)关于估算最佳加速比的定律。回答以下问题。 您有一个程序,其中40% -
CyclicDist在多个语言环境中变慢
我尝试使用<strong> <code>CyclicDist</code> </strong>模块实现矩阵乘法。 当我使用一种语言环境与两种语 -
通过并行化计算最大加速
通过阿姆达尔定律,我们可以在为硬件增加越来越多的处理能力时计算出程序的最大理论速度。这由<br/> -
预测Python中差异演化的并行性能
我是一名工科学生,从事遗传算法的实习。最近,我对差分进化进行了大量研究。在我负责实习的情况 -
我是否应该更改原始的Python / Tensorflow代码以使其在HPC上更快地运行?
如果这个问题太基础,请原谅。我既不熟悉并行化的概念,也从未使用过HPC系统。 我正在训练一 -
将for循环转换为并行计算
我做一个数值模拟。我有50,000个在一个盒子中结晶的粒子,其中有几个晶体(具有周期性边界条件)。 -
如果我的8核CPU支持16个线程,那么对于Pool中的进程数,16个比8个更好吗?
我正在python 3.7中使用多重处理 有人<a href="https://www.kth.se/blogs/pdc/2019/02/parallel-programming-in-python-multi -
并行化Python循环
在<strong> <code>joblib</code> </strong>,<strong> <code>multiprocessing</code> </strong>等之间,我有点迷路。 根据 -
在教堂中高效地收集和转移分散的子阵列
最近,我遇到了教堂。我喜欢这些教程中给出的示例,但是在我看来,它们中的许多令人尴尬地平行。 -
Python joblib-在并行代码中运行并行代码
我正在开发一个项目,该项目旨在通过对带有共享内存的<strong> <code>joblib</code> </strong>使用并行功能来提 -
如何用OMP任务和递归任务工作量衡量OMP时间?
下面,我尝试绘制使用OpenMP任务并行化的代码。 在主函数中,启动了并行环境,并在此之后立即将 -
考虑并行化开销的阿姆达尔定律推导
我们有一个处理由执行引擎在单个 CPU 上执行的繁重操作的场景。我们现在正在重新构建系统,以允许这 -
处理器加速计算差异
我想了解为什么阿姆达尔定律不适用于这种情况? 假设我们有两个配置 配置 1 的 L1 访问延迟