我正在将brms::brm_multiple()模型拟合到大型数据集，其中使用该包估算了缺失的数据mice。数据集的大小使得并行处理的使用非常可取。但是，我不清楚如何最好地使用计算资源，因为我不清楚如何brms在核心之间划分估算数据集的采样。
如何选择以下选项以最大限度地有效利用计算资源？
m)chains)cores)假设我天真地（或者为了举例而故意愚蠢地）选择m = 5, chains = 10, cores = 24。因此，需要在 HPC 上保留的 24 个核心之间分配 5 x 10 = 50 个链。如果没有并行处理，这将需要约 50 个时间单位（不包括编译时间）。
我可以想象 的三种并行化策略brms_multiple()，但可能还有其他策略：
场景 1：并行估算数据集，串行关联链
这里，5 个插补中的每一个都分配给它自己的处理器，该处理器串行运行 10 个链。处理时间为 10 个单位（与非并行处理相比，速度提高了 5 倍），但糟糕的规划浪费了 19 个核心 x 10 个时间单位 = 190 个核心时间单位（ctu；= 80% 的预留计算资源）。有效的解决方案是设置cores= m。
场景 2：串行估算数据集，并行关联链
在这里，采样首先获取第一个估算数据集，并在 …
我正在使用 python 的 multiprocessing.Pool 和 apply_async 来调用一堆函数。
如何判断函数是否已开始由池中的成员处理或者是否位于队列中？
例如：
import multiprocessing
import time
def func(t):
#take some time processing
print 'func({}) started'.format(t)
time.sleep(t)
pool = multiprocessing.Pool()
results = [pool.apply_async(func, [t]) for t in [100]*50] #adds 50 func calls to the queue
对于每个AsyncResultin，results您可以调用ready()或get(0)来查看 func 是否完成运行。但是如何知道 func 是否 已开始但尚未完成呢？
即对于给定的 AsyncResult 对象（即给定的结果元素），有没有办法查看该函数是否已被调用或者它是否位于池的队列中？
我试图熟悉 Scoop 库（此处的文档： https: //media.readthedocs.org/pdf/scoop/0.7/scoop.pdf）以学习如何并行执行统计计算，特别是使用 future。地图功能。
因此，首先，我想尝试运行一个简单的线性回归，并使用从正态分布随机生成的 10000000 个数据点（4 个特征，1 个目标变量）来评估串行计算和并行计算之间的性能差异。
这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from scoop import futures
import statsmodels.api as sm
from time import time
def linreg(vals):
global model
model = sm.OLS(y_vals,X_vals).fit()
return model
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
random.seed(42)
vals = pd.DataFrame(np.random.normal(loc = 3, scale = 100, size =(10000000,5)))
vals.columns = ['dep', 'ind1', 'ind2', 'ind3', 'ind4']
y_vals = vals['dep']
X_vals = vals[['ind1', 'ind2', 'ind3', 'ind4']]
bt = time()
model_vals …python parallel-processing machine-learning linear-regression python-scoop
当执行“大量”任务时，我收到此错误：
考虑使用 client.scatter 提前分散大型对象，以减轻调度程序负担并保留工作人员的数据
我还收到了一堆这样的消息：
tornado.application - ERROR - Exception in callback <bound method BokehTornado._keep_alive of <bokeh.server.tornado.BokehTornado object at 0x7f20d25e10b8>>
Traceback (most recent call last):
File "/home/muammar/.local/lib/python3.7/site-packages/tornado/ioloop.py", line 907, in _run
return self.callback()
File "/home/muammar/.local/lib/python3.7/site-packages/bokeh/server/tornado.py", line 542, in _keep_alive
c.send_ping()
File "/home/muammar/.local/lib/python3.7/site-packages/bokeh/server/connection.py", line 80, in send_ping
self._socket.ping(codecs.encode(str(self._ping_count), "utf-8"))
File "/home/muammar/.local/lib/python3.7/site-packages/tornado/websocket.py", line 447, in ping
raise WebSocketClosedError()
tornado.websocket.WebSocketClosedError
tornado.application - ERROR - Exception in callback <bound method BokehTornado._keep_alive of <bokeh.server.tornado.BokehTornado object at 0x7f20d25e10b8>>
Traceback (most recent call last):
File "/home/muammar/.local/lib/python3.7/site-packages/tornado/ioloop.py", line …在 SCIP 参数列表中，我看到三种类型的线程使用引用：
lp/threads（根据这个问题，用于求解LP的线程在使用SoPlex时并不重要）。
parallel/{min, max}threads（并行求解期间的线程数）。
concurrent/*（与并发模式下使用线程相关的参数）。
我的问题是：使用默认安装时 SCIP 中如何使用线程？这些参数仅与并发求解器parallel/{min, max}threads相关吗？如果我不打开并发求解器，SCIP 是否会使用可用线程来并行求解分支定界子问题？
提前致谢！
我想用一个#define标志来控制是否使用 openmp。由于#pragma不能不在 a 内#define，所以我尝试了
#define USE_OPENMP // Toggle this on/off
#ifdef USE_OPENMP
#define OMP_FOR(n) __pragma("omp parallel for if(n>10)")
#else
#define OMP_FOR(n) // do nothing
#endif
然后在我的代码中我可以：
int size_of_the_loop = 11;
OMP_FOR(size_of_the_loop) // activate openmp if(n>10)
for(){
//do stuff
}
我对#define相关的东西不熟悉，想知道是否可以实现这一目标？谢谢。
我想在集群上运行作业。不同节点上有不同数量的 CPU，我不知道哪些节点将分配给我。正确的选项是什么，以便作业可以在所有节点上创建与 CPU 一样多的任务？
#!/bin/bash -l
#SBATCH -p normal
#SBATCH -N 4
#SBATCH -t 96:00:00
srun -n 128 ./run
我目前正在使用 future 包进行并行化，如下所示：
plan(multisession, gc = TRUE)
standardised_addresses1 <- future_lapply(1:20000, function(x) x*x)
问题是它使用了服务器上的所有 CPU。我想通过设置如下参数来限制使用的CPU数量：workers = 18
看起来使用torch.nn.DataParallel改变了输出大小。尽管在官方文档https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.DataParallel中
，有关大小更改的所有信息如下：
当模块在forward()中返回一个标量（即0维张量）时，该包装器将返回一个长度等于数据并行中使用的设备数量的向量，其中包含每个设备的结果。
我的模块返回 10 个坐标的张量，并且我有 2 个 GPU，我想在其中运行代码。我的 CNN 的最后一层是nn.Linear(500, 10).
import torch
import torch.nn as nn
net = LeNet() #CNN-class written above
device = torch.device("cuda:0")
net.to(device)
net = nn.DataParallel(net)
#skipped some code, where inputs and targets are loaded from files
output = net(input)
criterion = nn.SmoothL1Loss()
loss = criterion(output, target)
请注意，不调用DataParallel这段代码也可以正常工作。DataParallel当尝试计算损失时会发生运行时错误。
RuntimeError: The size of tensor a (20) must match the size of tensor b (10) at non-singleton …阅读[algorithms.parallel.exec]p2上最新的 C++20 草案，我发现了 C++17 中没有的一段：
\n\n\n\n\n如果某个对象被元素访问函数修改，则该算法将不会对该对象执行其他非同步访问。修改元素访问函数是那些被指定为修改对象的函数。[注意：例如，
\nswap、++、--、@=和 赋值修改对象。对于赋值和@=运算符，仅修改左侧参数。\xe2\x80\x94尾注]
这究竟保证了什么？为什么添加它？
\n\n例如，这是否保证“并行”算法在算法的整个执行过程中不会将迭代器递增两次？（或者，如果是的话，它将以同步/顺序的方式）？
\n