Resolución De Problemas Y Corrección Del Uso De La CPU Provocado Por El Multiprocesamiento De Python

Feb 23, 2022 Spanish

¿La PC va lenta?

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    Aquí hay algunos métodos fáciles de usar que pueden ayudarlo a resolver el problema exacto del multiprocesamiento de Python.

    El punto principal depende de lo que quieras hacer. Tus opciones:

    Prioridades reducidas de algunos procesos

    ¿El multiprocesamiento de Python utiliza varios núcleos?

    Python proporciona un paquete de multiprocesamiento real que ayuda a crear procesos a partir del proceso número uno, que puede controlar varias veces. Muchos núcleos en paralelo y, en consecuencia, de forma independiente.

    Ejecutará subprocesos buen. Entonces, incluso si todavía consumen el 100% de la CPU cuando ejecutan otros blogs, actualmente el sistema operativo anula el tipo relacionado con otras aplicaciones. Si desea que se ejecuten cálculos serios en el entorno de su computadora portátil y normalmente le preocupa que el ventilador de la CPU haga ejercicio todo el tiempo, establecer una comprensión en un buen psutils podría ser su solución. El script se considera como un script de prueba que se ejecuta lo suficientemente prolongado en todos los núcleos para que los usuarios puedan ver cómo seguirá funcionando el dispositivo.

    Importar

     del grupo de valores multiprocesopsutil cpu_countImportar matemáticasImportar sistema operativoprotección f(i):    sigue viniendo atrás math.sqrt(i)establecer limit_cpu():    "cada uno ha llegado a ser llamado el comienzo del trabajo de uno"    p implica que psutil.Process(os.getpid())    # Se instaló con éxito la prioridad más alta, Windows es bajo, sin embargo, es Unix, ps use.nice (19)    p.nice(psutil.BAJO_NORMAL_PRIORIDAD_CLASE)si __nombre__ == '__principal__':    # ZapEncontrar las técnicas "Número de núcleos creados"    pool = pool(ninguno, limit_cpu)    solo para p por pool.imap(f, range(10**8)):        llegar

    El truco es que limit_cpu simplemente se ejecuta al comienzo de cada curso (consulte el argumento initializer en su documento válido). Mientras que Unix tiene niveles de -16 (prioridad más alta) a 20 (prioridad más baja), Windows tiene varias extensiones diferentes para determinar las prioridades. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS posiblemente se adapte mejor a sus necesidades, pero también hay IDLE_PRIORITY_CLASS que se jacta de que Windows solo debe iniciarse y se procesará cuando el software esté realmente en uso.

    uso de cpu de multiprocesamiento de python

    Puede ver casi todas las prioridades yendo a la alerta de propiedades en el administrador de tareas y haciendo clic derecho en un proceso:

    Reduzca la cantidad de procesos en ejecución

    Si bien rechazó esta opción, la situación aún podría ser un camino razonable a seguir: digamos que limita la comprensión de los subprocesos a la mitad de los núcleos del dispositivo con pool = Pool (max(cpu_count()//2, 1) ) , luego el sistema en funcionamiento primero ejecuta las absorciones que no se ejecutan en la mitad de algún tipo de núcleos de CPU mientras que el resto ya está inactivo y/o posiblemente ejecutando otros tratamientos en marcha. Después de un breve período de tiempo, el sistema operativo reprograma los procesos y luego los traslada amablemente a otros núcleos de computadora individuales, y así sucesivamente. Definitivamente así es como se comportan los sistemas básicos y Windows Unix.

    En ambos sistemas operativos, se puede ver fácilmente que el proceso de fusión de núcleos, aunque equilibrado, un número no tan grande de núcleos todavía tiene un porcentaje real más alto que otros.

    Dormir

    En método, si desea asegurarse de que sus procesos creados por un kernel en particular nunca consuman el 100% de su potencial (por ejemplo, si realmente está buscando detener el ventilador de la PC causado por el giro), puede ponerlos con el sueño durante el desarrollo. función:

    ¿Cómo puedo limitar el uso de la CPU usando Python?

    Limite el uso de CPU y memoria Los recursos como la CPU, la memoria utilizada en nuestro programa Python deben monitorearse a través de la biblioteca de recursos. Para obtener el tiempo de CPU (en segundos) que normalmente puede usar un proceso en particular, algunos de nosotros tendemos a usar un recurso. solución getrlimit(). Devuelve suave sobre extremadamente y límite de recursos. Ellos

    de la importación alternativatemporada de protección f(i):    dormir (0.01)    ROI. Efectos comerciales, sqrt(i)

    ¿La PC va lenta?

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    que el sistema operativo "programa" un proceso principal individual por 0.01 segundos completamente en cada cálculo, liberando espacio para otras aplicaciones. Si indudablemente no hay otras aplicaciones, entonces el producto está inactivo y, por lo tanto, nunca antes no volverá al 100%. Definitivamente necesita jugar entre diferentes intervalos de sueño, también varía en la computadora en la que está trabajando. Si lo desea y lo hace de una manera muy poco práctica, puede personalizar este sueño profundo en función de lo que le diga cpu_times().

    Este es un artículo práctico sobre cómo es probable que usemos el multiprocesamiento de Python para acelerar la ejecución actual adjunta al entorno utilizando los núcleos de CPU más vinculados.

    Siempre que pensamos en la ayuda de todos los núcleos de CPU para una ejecución rápida, se nos ocurren planes para subprocesos múltiples y procesamiento múltiple. Entonces, mucho antes de continuar, obtengamos este arte rápido.

    Multiproceso vs. Multiprocesamiento.

    El objetivo de los subprocesos múltiples y el procesamiento múltiple es realmente maximizar el uso de la CPU y acelerar la ejecución. Pero seguro que hay diferencias fundamentales entre un hilo y un proceso.

    Cuando un proceso crea este subproceso para una ejecución verdaderamente paralela, se comparten todos los subprocesos que ve. La memoria y, además, otros recursos, como el muy importante proceso. hace que estas publicaciones sean dependientes entre sí. Auxiliar

    A diferencia de los subprocesos, la época en particular no comparte recursos de ellos, por lo que pueden ejecutarse bastante y de forma totalmente independiente entre sí.

    ¿Cómo cuento la CPU en Python?

    El método python cpu_count() a veces se usa para contar esta cantidad de procesadores en el cuerpo humano. Este método no tiene ninguna ventaja, solo si se especifica la cantidad de procesadores que llevan esos sistemas. Opciones: No se requiere posibilidad. Tipo de devolución: este método devuelve un valor entero que indica la cantidad de procesadores activos en el sistema exacto.

    python Lo que proporciona elementos para subprocesos múltiples combinados con multiprocesamiento. Pero los subprocesos múltiples en Python presentan dificultades, y este problema se clasifica como el problema GIL (bloqueo global del intérprete).

    ¿El multiprocesamiento hace que Python sea más rápido?

    en una buena máquina de 48 núcleos, Ray Athletic es algunas veces más rápido que el multiprocesamiento de Python, además de 17 veces más rápido que Python de un solo subproceso. El multiprocesamiento de Python no supera el rendimiento de un solo subproceso de Python en veinticuatro núcleos.

    Debido a que en relación con el problema de GIL, la gente prefiere usar multiprocesamiento en lugar de subprocesos múltiples, mire este problema en la siguiente sección.

    Prohibición global de traductores (GIL)

    Python GIL es esencialmente un buen mutex que evita que varios subprocesos nutran a un intérprete de Python en el momento actual. Múltiples subprocesos solo pueden llamar al intérprete del otro.

    Debido a que solo se califica un enlace que utiliza el intérprete de Python en un momento dado, el rendimiento general paralelo de los subprocesos no es posible igual en los sistemas multinúcleo disponibles actualmente. Porque GIL se comporta como un programa de software de un solo subproceso de casi cualquier sistema multiproceso. Nosotros

    si propone un programa de un solo subproceso, no debe ver el problema de GIL, la verdad es que, en programas de subprocesos múltiples, esto probablemente creará un cuello de botella

    Si desea saber más sobre los trastornos gastrointestinales, asegúrese de leer esto.

    uso de CPU de multiprocesamiento de Python

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    Python Multiprocessing Cpu Usage
    Python Multiprocessing CPU-gebruik
    Python Multiprocessing-CPU-Auslastung
    Python 다중 처리 CPU 사용량
    Python Multiprocessing CPU-användning
    Многопроцессорное использование процессора Python
    Utilizzo Della CPU Multiprocessing Python
    Uso De CPU De Multiprocessamento Do Python
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie