我正在编写一段代码,它迭代地适合由ncomp组件组成的模型。每个组件都与emcee相匹配。我想并行安装组件,我也想并行处理emcee。其思想是每个进程为emcee创建自己的池。做到这一点的最好方法是什么?我认为我可能应该使用MPIPoolExecutor和spawn,但在初学者级别找不到任何清晰简单的示例。我正在集群上运行代码。这是一个简化的版本:
import numpy as
我有两个版本的代码,它们可以产生相同的结果,其中我试图只并行化嵌套for循环的内部循环。我没有得到太多的加速,但我并不期望1对1,因为我只尝试并行化内部循环。我的主要问题是为什么这两个版本有相似的运行时?第二个版本不是只派生线程一次,并且避免了像第一个版本那样在每次迭代时通过i启动新线程的开销吗?for(j=0; j<1000; j++){ }
final