Python 다중 처리로 인한 CPU 사용량 문제 해결 및 수정

Feb 23, 2022 Korean

PC가 느리게 실행되나요?

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    다음은 python 다중 처리 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 사용하기 쉬운 방법입니다.

    키는 수행하려는 솔루션에 따라 다릅니다. 귀하의 옵션:

    일부 프로세스의 우선 순위 감소

    Python 다중 처리에서 다중 코어를 사용합니까?

    Python은 프로세스 번호 1에서 프로세스를 작성하는 데 도움이 되는 다중 처리 패키지를 보장하며 여러 번 실행할 수 있습니다. 많은 코어가 병렬 및 독립적으로 다시 실행됩니다.

    멋진 하위 프로세스를 조깅하게 됩니다. 따라서 다른 블로그를 실행할 때 계속해서 100% CPU를 사용하더라도 운영 체제는 새로운 유형의 다른 응용 프로그램을 무시합니다. 조직에서 항상 실행되는 CPU 팬에 신경 쓰지 않고 랩톱 배경을 사용하여 많은 계산을 실행하려는 경우 멋진 psutils의 값 옵션이 솔루션이 될 수 있습니다. . 이 이야기는 전체 코어에서 충분히 오래 실행되어 장치 유형이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있는 테스트 스크립트로 간주됩니다.

    다중 프로세스 가져오기 풀로 인해

     가져오기psutil cpu_count수학 가져오기시스템 작업 가져오기보호 f(i):    결과를 계속 유지하십시오. math.sqrt(i)limit_cpu() 설정:    "각각을 일의 시작이라고 한다"    s는 psutil.Process(os.getpid())를 의미합니다.    number 성공적으로 가장 높은 우선 순위를 설정했습니다. 낮음은 아마도 Windows이지만 Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)__name__ == '__main__'인 경우:    # Zap이 특정 프로세스 "생성된 코어 수"를 찾습니다.    연못 = 풀(없음, limit_cpu)    pool.imap(f, range(10**8))의 v 전용:        도착하는 길에

    트릭은 limit_cpu가 기본적으로 모든 단일 프로세스의 시작 부분에서 실행된다는 것입니다(현재 문서의 initializer 인수 참조). Unix는 이제 19(가장 낮은 우선 순위)에 대해 -16(가장 높은 우선 순위)의 수준을 가지지만 Windows는 우선 순위를 결정하기 위한 수량 범위가 다릅니다. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS는 일반적으로 귀하의 필요에 가장 적합할 것이며 Windows는 소프트웨어 프로그래밍이 사용되지 않을 때만 프로세스를 시작해야 한다고 말하는 IDLE_PRIORITY_CLASS도 있습니다.

    python multiprocessing cpu usage

    작업 관리자에서 속성 모드를 유지하고 프로세스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 각 우선 순위를 볼 수 있습니다.

    실행 중인 프로세스 수 줄이기

    옵션을 거부했지만 여전히 완전히 합리적인 옵션일 수 있습니다. 풀 수단을 사용하여 하위 프로세스의 값을 시스템 코어의 절반으로 상한선으로 제한한다고 가정해 보겠습니다. Pool(max(cpu_count()//2, 1) ) , 아마도 운영 체제는 CPU 코어의 약 절반에서 실행되지 않는 이 특정 프로세스를 먼저 실행하고 나머지는 유휴 상태이거나 다른 프로세스를 대시할 수 있습니다. 실행 중인 애플리케이션. 짧은 시간이 지나면 각 운영 체제는 각 프로세스의 일정을 조정하고 친절하게 다른 컴퓨터 코어 등을 이동합니다. 이것이 기본 시스템과 Windows Unix가 작동하는 방식입니다.

    두 운영 체제 모두에서 코어를 병합하는 전체 프로세스가 정상이지만 소수의 코어가 계속 유지되는 비율이 다른 것보다 높은 것을 알 수 있습니다.

    수면

    원칙적으로 특정 커널에 의해 특별히 설계된 프로세스가 100% 전력을 흡수하지 않도록 하려면(예: 쇼핑객이 PC 팬이 회전하는 것을 정말로 멈추고 싶어하는 경우) 다음과 같이 빌드할 수 있습니다. 발달 중 수면. 이유:

    Python에서 CPU 사용량을 어떻게 제한합니까?

    CPU 및 메모리 사용량 제한 CPU와 같은 리소스, Python 프로그램에서 사용하는 저장 영역은 리소스 선택을 통해 반드시 제어되어야 합니다. 프로세스가 주로 사용할 수 있는 CPU 사용 가능한 여유 시간(초)을 얻기 위해 신뢰할 수 있는 리소스를 사용하는 경향이 있습니다. getrlimit() 솔루션. 하드 및 리소스 제한을 통해 원활하게 반환됩니다. 그들을

    대체 가져오기에서보호 시간 f(i):    수면(0.01)    ROI.상업적 효과, sqrt(i)

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    운영 프로세스가 각 계산에서 0.01초 동안 설계된 기본 프로세스를 "스케줄링"하여 다른 애플리케이션을 위한 공간을 확보합니다. 이와 관련하여 다른 응용 프로그램이 없는 경우 후속 프로세서는 유휴 상태이며 이 사실 때문에 100%가 되도록 절대 반환되지 않습니다. 다른 절전 간격으로 게임을 해야 하며, 이 간격은 클라이언트가 실행 중인 컴퓨터에 따라 다릅니다. 회사에서 매우 복잡한 방식으로 이 작업을 수행하려는 경우 일반적으로 cpu_times()에서 알려주는 내용을 기반으로 이 절전 모드를 개별화할 수 있습니다.

    이것은 가장 많이 연결된 CPU 코어를 사용하는 환경의 현재 실행 속도를 높이기 위해 Python 멀티프로세싱을 사용하는 방법에 대한 매우 실용적인 기사입니다.

    더 빠른 실행을 위해 모든 CPU 코어를 사용하는 것에 대해 생각할 때마다 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 위한 솔루션이 떠오릅니다. 추가로 넘어가기 전에 이 빠른 그림을 이해합시다.

    멀티스레딩 대 다중 처리.

    멀티스레딩과 멀티프로세싱의 목표는 CPU 관리를 최대화하고 실행 속도를 높이는 것입니다. 그러나 일반적으로 해당 스레드와 프로세스 사이에는 확실히 근본적인 차이가 있습니다.

    접근 방식이 진정한 동시 실행을 위한 스레드를 생성할 때 표시되는 스레드는 shared.memory 및 메인 프로세스의 형태와 같은 기타 리소스였습니다. 이 주제를 서로 종속되게 만듭니다. 보조

    스레드와 달리 마침표는 스레드 간에 리소스를 할당하지 않으므로 서로 광범위하고 완전히 독립적으로 실행됩니다.

    Python에서 CPU를 어떻게 계산합니까?

    파이썬의 cpu_count() 시스템은 때때로 시스템에서 작동하는 프로세서의 수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법은 시스템을 운반하는 CPU의 수가 지정되지 않는 한 아무런 이점이 없습니다. 옵션: 옵션이 필요하지 않습니다. 반환 유형: 이 메서드는 시스템에 있는 활성 프로세서의 수를 나타내는 정수 값을 반환합니다.

    python 멀티스레딩 및 멀티프로세싱에 사용할 수 있는 요소를 제공합니다. 그러나 파이썬에서 멀티스레딩은 어려움이 있으며, 이 시나리오를 GIL(글로벌 번역기 잠금) 문제라고 합니다.

    다중 처리가 Python을 더 빠르게 합니까?

    48코어 머신에서 Ray 전용 스포츠는 Python 다중 처리보다 6배, 단일 스레드 Python보다 17배 빠릅니다. Python의 다중 처리는 24개 코어에서 직접 Python의 단일 스레드 성능을 능가하지 않을 수 있습니다.

    GIL의 문제 때문에 다른 사람들은 연결된 멀티스레딩 대신 멀티프로세싱을 사용하는 것을 선호합니다. 이 큰 문제는 다음 섹션에서 살펴보겠습니다.

    글로벌 번역가 금지(GIL)

    Python GIL은 본질적으로 여러 토론이 동시에 Python 인터프리터를 유지하는 것을 방지하는 뮤텍스입니다. 여러 스레드는 서로의 인터프리터만 호출합니다.

    Python 변환기를 사용하는 단일 스레드는 주어진 시간에 허용되므로 현재 제공되는 멀티 코어 시스템에서도 스레드의 병렬 실행이 실제로 가능합니다. GIL은 거의 모든 다중 스레드 시스템의 사용 가능한 스레드 시스템처럼 작동하기 때문입니다. 우리는

    단일 스레드 프로그램을 제안하면 GIL 문제가 표시되지 않습니다. 불행히도 다중 스레드 프로그램에서는 이것이 중요한 병목 현상을 일으킬 것입니다.

    위장관 장애에 대해 더 알고 싶다면 이것을 정독하십시오.

    python 멀티프로세싱 PC 사용

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    Python Multiprocessing Cpu Usage
    Python Multiprocessing CPU-gebruik
    Uso De La CPU De Multiprocesamiento De Python
    Python Multiprocessing-CPU-Auslastung
    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