Đa xử lý python nối vào danh sách toàn cầu
Show
Ghi chú Khi một Điều này cho phép triển khai các phương pháp đào tạo khác nhau, như Hogwild, A3C hoặc bất kỳ phương pháp nào khác yêu cầu hoạt động không đồng bộ CUDA trong đa xử lý¶Thời gian chạy CUDA không hỗ trợ phương pháp bắt đầu Ghi chú Phương thức bắt đầu có thể được đặt thông qua việc tạo ngữ cảnh bằng Không giống như tenxơ CPU, quá trình gửi bắt buộc phải giữ tenxơ ban đầu miễn là quy trình nhận giữ lại một bản sao của tenxơ. Nó được triển khai ngầm nhưng yêu cầu người dùng tuân theo các phương pháp hay nhất để chương trình chạy chính xác. Ví dụ: quy trình gửi phải tồn tại miễn là quy trình tiêu dùng có tham chiếu đến tensor và việc đếm lại không thể cứu bạn nếu quy trình tiêu dùng thoát bất thường thông qua tín hiệu nghiêm trọng. Xem phần này . Xem thêm. Sử dụng nn. song song. DistributedDataParallel thay vì đa xử lý hoặc nn. Dữ liệu song song Các mẹo và phương pháp hay nhất¶Tránh và chống bế tắc¶Có rất nhiều thứ có thể sai khi một quy trình mới được tạo ra, với nguyên nhân phổ biến nhất gây ra bế tắc là các luồng nền. Nếu có bất kỳ luồng nào giữ khóa hoặc nhập mô-đun và Chúng tôi đang cố gắng hết sức để giúp bạn dễ dàng và đảm bảo những bế tắc này không xảy ra nhưng một số điều nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng tôi. Nếu bạn gặp bất kỳ sự cố nào mà bạn không thể giải quyết trong một thời gian, hãy thử liên hệ trên các diễn đàn và chúng tôi sẽ xem liệu đó có phải là sự cố mà chúng tôi có thể khắc phục hay không Sử dụng lại bộ đệm được chuyển qua Hàng đợi¶Hãy nhớ rằng mỗi khi bạn đặt một Đào tạo đa xử lý không đồng bộ (e. g. Lợn rừng)¶Sử dụng Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Cảnh báo Bạn nên cẩn thận về việc có các câu lệnh toàn cầu, không được bảo vệ bằng một Lợn rừng¶Có thể tìm thấy cách triển khai Hogwild cụ thể trong kho ví dụ, nhưng để giới thiệu cấu trúc tổng thể của mã, cũng có một ví dụ tối thiểu bên dưới Đa xử lý có thể truy cập các biến toàn cục không?Bạn có thể chia sẻ một biến toàn cầu với tất cả các quy trình worker con trong nhóm đa xử lý bằng cách xác định biến đó trong hàm khởi tạo quy trình worker . Trong hướng dẫn này, bạn sẽ khám phá cách chia sẻ biến toàn cục với tất cả worker trong nhóm quy trình Python.
Đa xử lý Python có sử dụng nhiều lõi không?Các quy trình Python thường sử dụng một luồng đơn vì GIL. Mặc dù có GIL, các thư viện thực hiện các tác vụ tính toán nặng như numpy, scipy và pytorch sử dụng triển khai dựa trên C hoàn toàn, cho phép sử dụng nhiều lõi .
Đa xử lý có tăng tốc không?Đa xử lý có thể tăng tốc thời gian thực thi bằng cách tận dụng nhiều phần cứng của bạn hơn hoặc bằng cách tạo một mẫu đồng thời tốt hơn cho vấn đề hiện tại.
Đa xử lý có tăng tốc mã không?Có thể sử dụng phân luồng và đa xử lý để tăng tốc độ thực thi mã của bạn trong nhiều trường hợp . |