我有一些从 python 调用 pardiso() 求解器的计算。求解器以对 python 不透明的方式分配自己的内存，但用于访问该内存的指针存储在 python 中。如果我尝试使用 dask.delayed 运行这些计算，有什么方法可以告诉 dask 计算的预期内存消耗，以便它可以适当地安排它们？
对于 dask 应该遵守的某些约束的情况，至少有两种解决方案：resourcesargument 和Semaphore。
对于资源，工作流程是为每个工作人员分配一定数量的资源（启动工作人员时通过 cli 或使用resourceskwargLocalCluster或其他类型的集群）。.compute然后，代码将指定在或时每个任务使用了多少资源.map/.submit。
工作流程Semaphore是在创建信号量时指定可能的租约数量（请注意，与资源不同，这是一个整数，因此在某种意义上不太灵活）（请参阅文档）。然后，每当访问昂贵的资源时，都应该将其包装在with sem上下文管理器中。
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