R 和 GNU Parallel - 如何限制使用的核心数量

Question

（GNU Parallel 的新功能）

我的目标是在多个核心上运行具有不同参数的相同 Rscript。我的第一个问题是让它在我的笔记本电脑上运行（2 个真实核心，4 个虚拟核心），然后我将其移植到 64 个核心的笔记本电脑上。

现在：

我有一个 Rscript，“Test.R”，它接受参数，做一件事（比如添加一些数字，然后将其写入文件），然后停止。

我有一个“commands.txt”文件，其中包含以下内容：

/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 100
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 50 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 50 200 1000

所以这告诉GNU并行使用R运行Test.R（我已经使用anaconda安装了它）

在终端中（导航到 Test.R 和 Commands.txt 所在的桌面后），我使用以下命令：

parallel --jobs 2 < commands.txt

我想要做的是使用 2 个核心，并运行commands.txt 中的命令，直到所有任务完成。（我尝试过此命令的变体，例如将 2 更改为 1，在这种情况下，其中 2 个核心以 100% 的速度运行，另外 2 个核心以 20-30% 的速度运行）。

当我运行此命令时，所有 4 个核心都达到 100%（从 htop 可以看出），并且前 2 个作业完成，并且没有更多作业完成，尽管所有 4 个核心仍处于 100%。

当我在 64 核计算上运行相同的命令时，所有 64 核都达到 100%，我必须取消作业。

任何关于要查看的资源或我做错了什么的建议将不胜感激。

问题有点长，如果我能澄清什么，请告诉我。

在运行上述命令期间，htop 根据请求的输出（按 CPU% 排序：

   1  [||||||||||||||||||||||||100.0%]   Tasks: 490, 490 thr; 4 running
   2  [|||||||||||||||||||||||||99.3%]   Load average: 4.24 3.46 4.12 
   3  [||||||||||||||||||||||||100.0%]   Uptime: 1 day, 18:56:02
   4  [||||||||||||||||||||||||100.0%]
   Mem[|||||||||||||||||||5.83G/8.00G]
   Swp[||||||||||          678M/2.00G]

   PID USER      PRI  NI  VIRT   RES S CPU% MEM%   TIME+  Command
  9719 user     16   0 4763M  291M ? 182.  3.6  0:19.74 /Users/user/anaconda3
  9711 user     16   0 4763M  294M ? 182.  3.6  0:20.69 /Users/user/anaconda3
  7575 user     24   0 4446M 94240 ? 11.7  1.1  1:52.76 /Applications/Utilities
  8833 user     17   0 86.0G  259M ?  0.8  3.2  1:33.25 /System/Library/StagedF
  9709 user     24   0 4195M  2664 R  0.2  0.0  0:00.12 htop
  9676 user     24   0 4197M 14496 ?  0.0  0.2  0:00.13 perl /usr/local/bin/par

Answer 1

根据htop脚本的输出/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript，使用多个 CPU 线程 (182%)。你有 4 个 CPU 线程，由于你运行了 2 个Rscript线程，我们无法判断Rscript如果它自己运行，是否会吃掉所有 4 个 CPU 线程。也许它会吃掉所有可用的 CPU 线程（您在 64 核机器上的测试表明了这一点）。

如果您使用的是 GNU/Linux，您可以限制程序可以使用哪些 CPU 线程taskset：

taskset 9 parallel --jobs 2 < commands.txt

这应该强制 GNU Parallel（及其所有子项）仅使用 CPU 线程 1 和 4（二进制 9：1001）。因此，运行该命令应限制两个作业仅在两个线程中运行。

通过使用 9（1001 二进制）或 6（0110 二进制），我们可以合理地确定两个 CPU 线程位于两个不同的内核上。3（11 二进制）可能指的是 CPU 核心上的两个线程，因此可能会更慢。5（101 二进制）也是如此。

一般来说，您希望使用尽可能多的 CPU 线程，这通常会使计算速度更快。从你的问题中不清楚你为什么要避免这种情况。

如果您与其他人共享服务器，更好的解决方案是使用nice. 这样你就可以使用其他人没有使用的所有 CPU 能力。