在 for detectCores()中,它说:
--这不适合直接用于mclapply的mc.cores参数,也不适合指定makeCluster中的核数。第一是因为它可能返回NA,第二是因为它没有给出允许的核数。
但是,我已经看到了一些示例代码,如下所示:
library(parallel)
k <- 1000
m <- lapply(1:7, function(X) matrix(rnorm(k^2), nrow=k))
cl <- makeCluster(detectCores() - 1, type = "FORK")
test <- p
在python多处理中,可以创建一个由30个进程组成的多处理池,以便在某些ID上处理一些长时间运行的等式。下面的代码在一台8核机器上产生30个进程,load_average从未超过2.0。事实上,30个使用者是一个限制,因为承载it的postgresql数据库的服务器有32个核,所以我知道如果我的数据库能够处理它,我可以产生更多的进程。
from multiprocessing import Pool
number_of_consumers = 30
pool = Pool(number_of_consumers)
我花了时间来安装芹菜,但无法重新创建这30个过程。我以为设置并发性,例如-c
我想在2000个独立的数据上运行一个代码模块。为此,我使用了以下python代码
num_workers = multiprocessing.cpu_count()
pool = multiprocessing.Pool(processes=num_workers)
print
results = [pool.apply_async(run_Nested_Cage, args=(bodyid,)) for bodyid in body_IDs]
output = [p.get() for p in results]
它在body_IDs中运行50个数据很好,但是当我给2000个实体时,它开
我的RHEL linux服务器(VM)运行4核处理器和8 8GB,运行以下应用程序
- an Apache Karaf container
- an Apache tomcat server
- an ActiveMQ server
- and the mongod server(either primary of secondary).
我经常看到mongo消耗了将近80%的cpu。现在,我发现我的cpu和内存大部分时间都超速运行,这让我怀疑我的硬件配置是否太低,无法运行这么多组件。
请让我知道是否可以在共享服务器上像这样运行mongo。
我正在基准测试总延迟转换为来自Object的数据类型。但是我遇到了一个非常奇怪的Java集合行为,在这个例子中,是一个List。
List<Long> data = new ArrayList<>();
int SIZE = 50_000_000;
long currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
data.add(currentTime++);
}
在运行上述代码时,在我的、Intel、i5、8250 u (4核)上运行的CPU利用率为100%