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我不确定这是否更像是一个操作系统问题,但我想我会问这里,以防任何人从Python的结尾有一些见解.

我一直在尝试使用一个CPU密集型for循环joblib,但是我发现不是将每个工作进程分配给不同的核心,我最终将它们全部分配到同一个核心而没有性能提升.

这是一个非常简单的例子......

from joblib import Parallel,delayed
import numpy as np

def testfunc(data):
    # some very boneheaded CPU work
    for nn in xrange(1000):
        for ii in data[0,:]:
            for jj in data[1,:]:
                ii*jj

def run(niter=10):
    data = (np.random.randn(2,100) for ii in xrange(niter))
    pool = Parallel(n_jobs=-1,verbose=1,pre_dispatch='all')
    results = pool(delayed(testfunc)(dd) for dd in data)

if __name__ == '__main__':
    run()

...这是我在htop脚本运行时看到的内容:

我在一台4核的笔记本电脑上运行Ubuntu 12.10(3.5.0-26).显然joblib.Parallel是为不同的工作者生成单独的进程,但有没有办法让这些进程在不同的内核上执行？