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numpy和全局解释器L
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<p>我将要编写一些计算密集型的Python代码,这些代码几乎肯定会在<code>numpy</code>的线性代数函数中花费大部分时间。</p> <p>目前的问题是<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Embarrassingly_parallel">embarrassingly parallel</a>。长话短说,对我来说最简单的方法就是使用多个线程。几乎可以肯定的是,主要的障碍将是全局解释器锁(GIL)。</p> <p>为了帮助设计这个模型,有一个心理模型是有用的,对于这个模型,可以期望<code>numpy</code>操作在其持续时间内释放GIL。为此,我非常感谢任何经验法则、注意事项、指针等</p> <p>如果重要的话,我将在Linux上使用64位Python2.7.1,使用<code>numpy</code>1.5.1和<code>scipy</code>0.9.0rc2,使用Intel MKL 10.3.1构建。</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>令人尴尬的平行?努比?听起来像是<a href="http://mathema.tician.de/software/pycuda" rel="nofollow">PyCUDA</a>或<a href="http://mathema.tician.de/software/pyopencl" rel="nofollow">PyOpenCL</a>的好人选。</p>
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