Wie kann ich die Thread-Nutzung in Numpy begrenzen, um eine bessere Leistung zu erzielen?

Thread-Limit in Numpy

Bestimmen der zugrunde liegenden Thread-Verwaltung

Die bereitgestellte Ausgabe von numpy.show_config() zeigt, dass NumPy ATLAS für seine verwendet Operationen der linearen Algebra. Um die Anzahl der Threads speziell für die Matrixmultiplikation zu begrenzen, müssen wir uns an der Threading-Konfiguration von ATLAS orientieren.

Thread-Limit-Konfiguration

Bevor Sie Ihr Skript ausführen, setzen Sie die folgenden Umgebungsflags:

• export MKL_NUM_THREADS=1: Dieses Flag begrenzt die Anzahl der Threads, die von der Intel Math Kernel Library (MKL) verwendet werden, die für bestimmte Operationen in NumPy verwendet wird.
• export NUMEXPR_NUM_THREADS=1: Dieses Flag schränkt die ein Parallelitätsgrad in NumExpr, einer von NumPy verwendeten Bibliothek für schnelle numerische Berechnungen.
• export OMP_NUM_THREADS=1: Dieses Flag legt die Thread-Anzahl für OpenMP fest, eine parallele Computerplattform, die in einigen Fällen von NumPy verwendet wird.

Fehlerbehebung bei Multithreading

Wenn die oben genannten Flags das Problem nicht beheben, lohnt es sich zu untersuchen, ob andere Bibliotheken Multithreading einführen. Entdecken Sie auch das Festlegen von Umgebungsflags für diese Bibliotheken, wie zum Beispiel:

• export BLAS_NUM_THREADS=1: Gibt die Thread-Anzahl für BLAS an, eine lineare Algebra-Bibliothek, die häufig von NumPy verwendet wird.
• export LAPACK_NUM_THREADS=1: Legt die Thread-Anzahl für LAPACK fest, eine in BLAS integrierte lineare Algebra-Bibliothek.

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