Julia只使用我CPU的20-30％。我该怎么办？

我正在运行一个在Julia中进行数字ODE集成的程序。我运行Windows 10（64位），采用英特尔酷睿i7-4710MQ @ 2.50Ghz（8个逻辑处理器）。Julia只使用我CPU的20-30％。我该怎么办？

我注意到，当我的代码在julia上运行时，只有最多30％的CPU在使用中。进入并行化文档，我开始使用Julia： C:\Users\*****\AppData\Local\Julia-0.4.5\bin\julia.exe -p 8，并期望看到改进。但是我没有看到他们。

因此，我的问题如下：是否有一种特殊的方式，我必须写我的代码才能更高效地使用CPU？这可能是我的操作系统（Windows 10）带来的限制吗？

我使用以下命令在茱莉亚控制台提交我的代码： include("C:\\Users\\****\\AppData\\Local\\Julia-0.4.5\\13. Fast Filesaving Format.jl")。

在此代码中，我使用一些附加软件包： using ODE; using PyPlot; using JLD。

我用Windows的“任务管理器”测量CPU使用率。

来源

2016-06-28 George Datseris

您需要手动调整您的代码以进行并行计算。这里是并行计算的参考http://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/parallel-computing/。我不是专家，但你通常可以使计算负载循环与'@ parallel'宏并行，并且在平行化中有用于平衡地图平衡的'pmap'。 –

是的，我的例子只是徒劳地试图看看是否有提高CPU使用率的“捷径”。我将来不得不考虑将代码并行化。谢谢。 –

你也可以查看这两个SO帖子[这里]（http://stackoverflow.com/questions/37287020/how-and-when-to-use-async-and-sync-in-julia/37287021#37287021）和[这里]（http://stackoverflow.com/questions/37846838/what-exactly-is-the-difference-between-parallel-and-pmap/37849587#37849587）的一些额外的指导，在朱莉娅的并行性 –

的-p 8选项julia开始8个工作进程，并禁用像BLAS和FFTW库多线程使工人不超额订购物理线程的系统上 - 因为这杀死良好平衡的分布式工作负载的性能。如果您想要从-p 8中获得更多的速度，那么您需要在这些工作人员之间分配工作，例如，通过让每个人进行独立计算，或通过SharedArrays进行计算协作。你不能只添加工人，不能改变程序。如果您正在使用BLAS（执行大量矩阵乘法）或FFTW（执行大量傅立叶变换），那么如果不是使用-p标志，则会自动从这些库中获取多线程。否则，Julia中没有（非实验性的）用户级线程。有实验性的线程支持，版本1.0将支持线程，但我不会推荐，除非你是专家。

来源

2016-06-28 12:12:34 StefanKarpinski

啊，再次感谢你的好回复。我确实使用了一些FFT，因此我不应该使用'-p'标志。但是，我的问题仍然存在：是否有可能“提高”CPU使用率？或者这和Julia没有什么关系，就像处理器的结构一样？ p.s .:我当然不是一个专家，因此如果制作“更多使用CPU”的过程可能过于复杂，那么我会放弃它。再一次感谢你！ –

@George：这是一个很好的答案。如果我只是增加一个普遍性，因为我不知道朱莉娅，平行主义有两个不同的目的。一个是性能，如果你能弄清楚如何构建你的程序，那么它可以同时使用多个CPU。另一个与表演无关。如果你的程序必须处理来自多个不同流的独立I/O，它可以简化事件，为每个流分配一个单独的线程。无论是用多个CPU还是一个CPU来完成这一任务都完全没有意义。 –

好的，很好。我认为你的回答非常令人满意：我必须学会如何构建一个程序，以便使用“并行计算”。我非常感谢你，我将从Julia网站的文档开始。 –

Julia只使用我CPU的20-30％。我该怎么办？

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