Я использую MPI (требуемый библиотекой) для выполнения некоторой работы. Я бы хотел, чтобы рабочие процессоры приостановились на некоторое время, пока главный поток выполняет какую-то нетривиальную работу. На данный момент рабочие потоки приостанавливаются в ожидании MPI_Bcast, но они вращаются (100% загрузка ЦП), тратя впустую ресурсы, которые можно было бы использовать в другом месте. Есть ли способ приостановить процесс и дать ему отдохнуть?
Как остановить процессоры, вращающиеся во время ожидания?
10.10.2014
- Я не знаком с MPI, но я удивлен, что это может привести к циклу занятости. У вас есть соответствующая часть рабочего процесса, которой вы могли бы поделиться с нами? 10.10.2014
- Я бы подумал, что должна быть какая-то форма ожидания для MPI_Bcast, которую мог бы использовать каждый поток. 10.10.2014
- Реализации MPI часто заняты ожиданием, потому что пользователям нужна минимальная задержка. Вы должны попробовать MPI_Ibcast и опрашивать с той частотой, которая вам нравится, в противном случае работая над этим потоком. 20.04.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..