小编Vic*_*yyy的帖子

我想使用多重处理来运行一个简单的任务（我认为这与在 matlab 中使用 parfor 相同，正确吗？）

例如：

from multiprocessing import Pool
def func_sq(i):
    fig=plt.plot(x[i,:])     #x is a ready-to-use large ndarray, just want
    fig.save(....)           #to plot each column on a separate figure

pool = Pool()
pool.map(func_sq,[1,2,3,4,5,6,7,8])

但我很困惑如何使用 slurm 提交我的工作。我一直在寻找答案，但找不到好的答案。目前，虽然不使用多处理，但我正在使用 slurm 作业 sumit 文件，如下所示：（名为 test1.sh）

#!/bin/bash

#SBATCH -N 1
#SBATCH -n 1
#SBATCH -p batch
#SBATCH --exclusive

module load anaconda3
source activate py36
srun python test1.py

然后，我在提示窗口中输入 sbatch test1.sh。

那么如果我想使用多处理，我应该如何修改我的sh文件？我自己尝试过，但似乎只需将 -n 更改为 16 和 Pool(16) 就会使我的工作重复 16 次。

或者，如果多重处理不合适，是否有办法最大化我的性能（我听说过多重威胁，但不知道它到底是如何工作的）

我该如何有效地利用我的记忆力才不会被压垮？（我的x矩阵很大）

谢谢！

对于 GPU …