Программа Pipon Multiprocessing, использующая только 1 из 4 ядер [закрыта]
Я использую 64-разрядную версию Ubuntu 17.04 с процессором Intel® Core ™ i7-7500U с процессором 2,70 ГГц × 4 и 16 ГБ оперативной памяти. Системный монитор показывает 3 процесса python и при просмотре ресурсов используется только 1 ядро до 100%, остальные 3 - всего 2-3%.
Насколько мне известно, отдельные процессы выполняются на отдельные ядра, [? d1]
Выполняемый код:
import time
import multiprocessing
def boom1(*args):
print(5**10000000000)
def boom2(*args):
print(5**10000000000)
def boom3(*args):
print(5**10000000000)
def boom4(*args):
print(5**10000000000)
if __name__=="__main__":
array = []
p1 = multiprocessing.Process(target=boom1, args=(array,))
p2 = multiprocessing.Process(target=boom1, args=(array,))
p3 = multiprocessing.Process(target=boom1, args=(array,))
p4 = multiprocessing.Process(target=boom1, args=(array,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print('Done')
2 ответа
Ваше многопоточное воспроизведение отлично, но выполняемый код не является тем, что вы ожидаете.
Попробуйте запустить этот код
def boom1():
print(5**10000000000)
if __name__=="__main__":
print('Done')
Да, функция boom1 не вызывается, но вы увидите, что 1 поток по-прежнему пытается «что-то», и он берет навсегда. Фактически, это «что-то» - это ConstantExpressionEvaluator - он пытается прекомпопировать постоянные выражения по соображениям производительности, но ваша константа настолько велика, что требуется все время для завершения.
Что-то вроде этого
def boom1():
z = 5 ** 10
z = z ** 1000000000
print(z)
Ваше многопоточное воспроизведение отлично, но выполняемый код не является тем, что вы ожидаете.
Попробуйте запустить этот код
def boom1():
print(5**10000000000)
if __name__=="__main__":
print('Done')
Да, функция boom1 не вызывается, но вы увидите, что 1 поток по-прежнему пытается «что-то», и он берет навсегда. Фактически, это «что-то» - это ConstantExpressionEvaluator - он пытается прекомпопировать постоянные выражения по соображениям производительности, но ваша константа настолько велика, что требуется все время для завершения.
Что-то вроде этого
def boom1():
z = 5 ** 10
z = z ** 1000000000
print(z)
-
1Если я вызову эти функции следующим образом p1=multiprocessing.Process(target=boom1, args=(array,)) p2 = multiprocessing.Process(target=boom2, args=(array,)) p3 = multiprocessing.Process(target=boom3, args=(array,)) p4 = multiprocessing.Process(target=boom4, args=(array,)) Теперь даже до инициализации процессов, ConstantExpressionEvaluator запускается на одном ядре, что является причиной того, что я не могу увидеть остальные 3 ядра, которые используются? Это то, что вы говорили? – Arjunsingh 24 May 2017 в 08:07
-
2
-
3Я выполнил 2 оператора в 4-х функциях, как вы указали, и запрограммировал 4 разных процесса для каждой функции и назвал их 1- печать (5 увеличена до 100) 2 = печать (5 увеличена до 10000000). Теперь одно ядро запускается, как вы сказали, где выполняется Constant = ExpressionEvaluator, чтобы выполнить команду print (5 увеличено до 100). Но все приведенные 4 печатаются мгновенно. То, что я не понимал, - это если он работает на одном ядре, тогда он должен печатать их последовательно справа и потратить некоторое время на вычисление следующей печати (5 увеличено до 100). – Arjunsingh 24 May 2017 в 20:24
-
4После того, как он распечатает эти 4 результата, я мог бы увидеть 4 выполняемых процесса Python. Предположим, что если он был сохранен в кеше, но я использовал 4 разных команды для всех 4 функций, т. Е. Печать (5 увеличена до 100), печать (4 увеличена до 100), печать (3 поднята до 100), печать (2 поднята до 100), но затем тоже напечатал все эти 4 одновременно. Я предполагаю что-то не так? – Arjunsingh 24 May 2017 в 20:24