我试图mkl_set_num_threads像这样设置numpy计算的线程数
import numpy
import ctypes
mkl_rt = ctypes.CDLL('libmkl_rt.so')
mkl_rt.mkl_set_num_threads(4)
但我不断收到分段错误:
Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault.
0x00002aaab34d7561 in mkl_set_num_threads__ () from /../libmkl_intel_lp64.so
获取线程数是没问题的:
print mkl_rt.mkl_get_max_threads()
如何让我的代码工作？或者是否有其他方法可以在运行时设置线程数？
我正在使用sklearn模块的混合子模块用于高斯混合模型...当我在多核系统上运行我的代码时,它使用多个核,即使我在代码中没有要求它.这是默认行为吗？更重要的是,我该如何禁用它？
谢谢
我正在编写一个 OpenMP 代码，在不同的线程中调用不同的 BLAS 内核，主要是具有不同大小的 DGEMM。为了最大限度地提高性能，我想控制我为每个 BLAS 调用的线程数。看起来这是一个非常明显的基本需求，尽管它很难做到。
OpenBLAS有一个功能openblas_set_num_threads(int n)，在OpenBLAS代码的README文件中是这样描述的
这些仅在库初始化时使用一次，不可用于在单个 BLAS 调用中微调线程数。
所以我想我不能在 OpenBLAS 中使用这个功能。
MKL 有一个功能mkl_set_num_threads_local(int nt)，当我使用 MKL 时，它似乎是我问题的答案。
有没有办法可以为每个 BLAS 调用调整线程数，而不管我使用的是什么库？（理想的选择）如果不是，是不是只有 MKL 才能让我调整线程数？