最適なパフォーマンスを得るために NumPy でスレッド数を制限するにはどうすればよいですか?

NumPy でのスレッド数の制限

NumPy は、効率的な数値計算のために BLAS などのマルチ CPU ライブラリを利用します。ただし、デフォルトのスレッド数 (4) が過剰になる場合があります。これに対処するには、特定の環境フラグを利用できます。

NumPy スクリプトを実行する前に、次のフラグを設定することを検討してください。

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

MKL_NUM_THREADS フラグは、Intel Math に許可されるスレッド数を設定します。カーネル ライブラリ (MKL)。 NUMEXPR_NUM_THREADS は、高速な数値計算に使用される NumExpr のスレッドを制御します。最後に、OMP_NUM_THREADS は、C/C /Fortran での並列プログラミングの業界標準である OpenMP で使用されるスレッド数を管理します。

これらのフラグを設定すると、NumPy 内のすべてのライブラリが厳密なスレッド制限 1 に従うようになります。行列の乗算や、マルチスレッドの恩恵を受けないその他の操作のパフォーマンスを向上させることができます。

上記のフラグを設定したにもかかわらず問題が発生する場合は、コードベースの他の場所でマルチスレッドが導入されていることを示している可能性があることに注意してください。このような場合、追加の調査が必要になります。

以上が最適なパフォーマンスを得るために NumPy でスレッド数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。