当我阅读Julia的多核并行计算文档时，我注意到同时存在并行映射pmap和for-loop @distributed for。
从文档中可以看出，“ Julia pmap是为每个函数调用都需要大量工作的情况而设计的。相比之下，Julia @distributed for可以处理每次迭代很小的情况”。
pmap和 之间有什么区别@distributed for？为什么@distributed for要花大量时间进行缓慢工作？
谢谢
我正在努力加快朱莉娅的点数产品.但我找不到dot产品的BLAS功能.
我目前的解决方案是:
X = rand(5,1);
Y = rand(5,1);
res = BLAS.gemm('T','N', X, Y);
res[1]
我想知道我们在Julia的BLAS中是否有更简单的点积函数.喜欢BLAS.dot(X,Y).