최적의 성능을 위해 NumPy에서 스레드 수를 제한하는 방법은 무엇입니까?

NumPy에서 스레드 수 제한

NumPy는 효율적인 수치 계산을 위해 BLAS와 같은 다중 CPU 라이브러리를 활용합니다. 그러나 기본 스레드 수(4)가 과도한 인스턴스가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 특정 환경 플래그를 활용할 수 있습니다.

NumPy 스크립트를 실행하기 전에 다음 플래그 설정을 고려하십시오.

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

MKL_NUM_THREADS 플래그는 Intel Math에 허용되는 스레드 수를 설정합니다. 커널 라이브러리(MKL). NUMEXPR_NUM_THREADS는 빠른 수치 계산에 사용되는 NumExpr의 스레딩을 제어합니다. 마지막으로 OMP_NUM_THREADS는 C/C/Fortran의 병렬 프로그래밍에 대한 업계 표준인 OpenMP에서 사용하는 스레드 수를 관리합니다.

이러한 플래그를 설정하면 NumPy 내의 모든 라이브러리가 엄격한 스레드 제한 1을 준수하게 됩니다. 다중 스레드의 이점을 얻지 못하는 행렬 곱셈 및 기타 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

언급된 플래그를 설정했음에도 불구하고 문제가 발생하면 코드베이스의 다른 곳에서 다중 스레딩이 도입되었음을 나타낼 수 있습니다. 이러한 경우 추가 조사가 필요합니다.

위 내용은 최적의 성능을 위해 NumPy에서 스레드 수를 제한하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!