더 나은 성능을 위해 Numpy에서 스레드 사용을 제한하는 방법은 무엇입니까?

Numpy의 스레드 제한

기본 스레드 관리 결정

제공된 numpy.show_config() 출력은 NumPy가 ATLAS를 활용하고 있음을 보여줍니다. 선형 대수 연산. 행렬 곱셈을 위해 특별히 스레드 수를 제한하려면 ATLAS의 스레딩 구성을 대상으로 해야 합니다.

스레드 제한 구성

스크립트를 실행하기 전에 다음 환경 플래그를 설정하세요.

• export MKL_NUM_THREADS=1: 이 플래그는 NumPy의 특정 작업에 사용되는 Intel MKL(Math Kernel Library)에서 사용하는 스레드 수를 제한합니다.
• export NUMEXPR_NUM_THREADS=1: 이 플래그는 빠른 숫자 계산을 위해 NumPy에서 사용하는 라이브러리인 NumExpr의 병렬 처리 수준.
• export OMP_NUM_THREADS=1: 이 플래그는 경우에 따라 NumPy에서 사용하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼인 OpenMP의 스레드 수를 설정합니다.

멀티스레딩 문제 해결

위 플래그로 문제가 해결되지 않으면 다른 라이브러리에서 멀티스레딩을 도입하고 있는지 조사해 볼 가치가 있습니다. 다음과 같이 해당 라이브러리에 대한 환경 플래그 설정도 살펴보세요.

• export BLAS_NUM_THREADS=1: NumPy에서 일반적으로 사용되는 선형 대수 라이브러리인 BLAS의 스레드 수를 지정합니다.
• export LAPACK_NUM_THREADS=1: BLAS와 통합된 선형 대수 라이브러리인 LAPACK의 스레드 수를 설정합니다.

위 내용은 더 나은 성능을 위해 Numpy에서 스레드 사용을 제한하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!