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ホームページバックエンド開発Python チュートリアル最適なパフォーマンスを得るために NumPy でスレッドの使用を制限するにはどうすればよいですか?

How to Limit Thread Usage in NumPy for Optimal Performance?

NumPy でのスレッド使用のカスタマイズ

NumPy はさまざまな操作に複数のスレッドを使用するため、マルチコア システムのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 NumPy で使用されるスレッドの数を制限するために、設定できる環境変数がいくつかあります。

NumPy でスレッドの使用を制御する環境変数は、使用されている基礎となる線形代数ライブラリ (BLAS など) によって異なる場合があります。 。使用中のライブラリを識別するには、numpy.show_config() 関数を使用できます。

Numpy 構成で BLAS を利用していることが判明した場合は、スクリプトを実行する前に次の環境変数の設定を試みることができます。

  • export MKL_NUM_THREADS=1
  • export NUMEXPR_NUM_THREADS=1
  • export OMP_NUM_THREADS=1

これらの設定は、

コード内のマルチスレッドの正確なソースを特定するのは難しい場合があることに注意してください。上記の変数で問題が解決しない場合は、スレッド動作に影響を与える可能性がある他のライブラリ固有の環境フラグを調べる価値があります。

以上が最適なパフォーマンスを得るために NumPy でスレッドの使用を制限するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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