当 OMP_NUM_THREADS=1 失败时如何限制 Numpy 的线程利用率？

限制 Numpy 中的线程数

尽管尝试设置 OMP_NUM_THREADS=1，但在某些情况下，Numpy 可能会持续使用多个线程。为了确定此问题的根源并实现矩阵乘法所需的线程数为 1，让我们深入研究一下控制线程使用的环境变量。

Numpy 的配置（可通过 numpy.show_config() 检索）揭示了使用情况BLAS（基本线性代数子例程）库的一部分，用作计算引擎。然而，识别 Numpy 使用的特定 BLAS 实现可能具有挑战性。

为了限制 BLAS 中使用的线程数量，我们可以在执行脚本之前设置环境变量。常用的库包括 OpenBLAS、MKL（英特尔数学内核库）和 NUMEXPR：

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

请记住，在运行脚本之前设置这些变量至关重要。如果多线程仍然存在，则可能表明多线程是从不同来源引入的，例如脚本中的附加库或代码。

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