dask计算中的默认工作进程数是多少？
在Dask计算中，默认的工作进程数取决于计算环境的配置和可用资源。Dask是一个开源的并行计算框架，可以在单机或分布式集群上运行。对于单机环境，默认的工作进程数通常是CPU的核心数。对于分布式集群环境，默认的工作进程数取决于集群的规模和配置。
Dask的并行计算能力通过调度器来实现，常见的调度器包括本地调度器（LocalScheduler）和分布式调度器（DistributedScheduler）。在本地调度器中，默认的工作进程数是CPU的核心数。在分布式调度器中，默认的工作进程数是根据集群的规模和配置动态分配的。
Dask的优势在于可以处理大规模数据集和复杂计算任务，提供了类似于Pandas和NumPy的API，支持并行计算和分布式计算。它适用于数据科学、机器学习、大数据分析等领域的计算任务。
腾讯云提供了适用于Dask计算的云服务产品，例如弹性MapReduce（EMR）和弹性容器实例（Elastic Container Instance）。EMR是一种大数据处理和分析的云服务，可以快速部署和管理Dask集群。Elastic Container Instance是一种无服务器容器实例服务，可以方便地运行和扩展Dask容器。
更多关于腾讯云的Dask计算相关产品和产品介绍，您可以访问腾讯云官方网站的以下链接：
- 弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 弹性容器实例（Elastic Container Instance）：https://cloud.tencent.com/product/eci
请注意，以上答案仅供参考，实际的默认工作进程数可能因环境和配置而有所不同。
相关·内容
(): pass
compute(*futures) 默认的工作进程数是否取决于我们的或者它并行运行所有的100 (我假设不是这样) 但是它如何计算默认的工作进程呢？
浏览 12提问于2019-01-31得票数 2
回答已采纳
在Dask分布中，我们如何选择每个工人的--nthreads和--nprocs？我有3个工作人员，2个工作人员有4个核心，每个核心有一个线程，1个工作人员有8个内核(根据每个工作人员的lscpu Linux命令输出)。
浏览 0提问于2018-03-21得票数 26
回答已采纳
1回答
将一列随机数添加到dask数据帧的正确方法是什么？显然，我可以使用map_partitions将列添加到每个分区，但我不确定当dask并行化该计算时，如何处理随机状态。(即，它是否会在所有工作进程中使用相同的随机状态，从而在每个工作进程中生成相同的随机数？)在dask.array.random ()中似乎有相关的函数，但我找不到
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
我有一个做计算的函数，这是一个简单的例子， return a+boutput = [delayed(add)(i,i+1) for i in range(100)]我的问题是上面的代码会启动100进程吗？如果是这样，有没有办法让它启动比方说10进程，从而减少启动进程的时间？
浏览 22提问于2017-02-23得票数 2
回答已采纳
我正在处理相当多的数据，大部分时间都花在加载数据和解析json/任何东西上。我想使用一次扫描来收集整个数据集的简单统计数据。我曾希望我可以通过以下模式在计算中使用图形简化：example_stat_future = parsed.map(foo)bar).sum()example_stat, another_stat = compute(example_stat_future, another_stat_future)
但我在尝试的
浏览 4提问于2017-02-21得票数 1
1回答
我希望一个工作人员运行一个并且只有一个算法，所以我混淆了在初始化时传递给dask的nthreads参数。restartPolicy: Never - image: MyFunnyDockerImage args: [dask-workercpu: "4" - name: acr-secret
当我设置--nthreads
浏览 4提问于2022-02-02得票数 0
1回答
有时我会做聚合计数，但很多时候我会做NLP类型的工作，以便更深入地查看这些文件中除了已标记或已结构化的内容之外还有哪些内容。我经常使用多处理库在多个CPU上执行这些计算，但我已经爱上了Dask背后的想法，它在网上和同事中都得到了强烈的推荐。下面是一个例子：
我有一个大约900,000行的tweet CSV文件，我想快速加载它并解析"created_at“字段。下面是我完成这项工作的三种方法
浏览 11提问于2017-01-15得票数 5
回答已采纳
下面的LocalCluster配置对于dask.distributed有什么区别对比Client(n_workers=1, processes=True, threads_per_worker=4)编辑：只是澄清一下，我知道<em
浏览 1提问于2019-09-02得票数 12
1回答
如果我启动一个包含N个工作进程的dask集群，然后使用cluster.compute提交N个以上的作业，dask是尝试同时运行所有作业(通过在每个工作进程上调度一个以上的作业)，还是将这些作业排队并按顺序运行我最近这样做的经验似乎表明是后者。每个作业都是内存密集型的，并且提交的作业比工作线程多会导致它们都因为内存问题而崩溃。有没有一种方法可以强制dask<
浏览 3提问于2020-11-23得票数 0
根据的说法，一名戴牌工人
如果您的计算本质上主要是数值计算(例如NumPy和Pandas计算)，并且完全释放GIL，那么最好使用多个线程和一个进程运行dask进程。这降低了通信成本，并且通常简化了部署。NumPy的内部元素使用MKL或OpenBLAS，当代码正常执行时，线程数等于env变量OPENBLAS_NUM_THREADS或MKL_NUM_THREADS。这些
浏览 0提问于2018-10-19得票数 4
回答已采纳
我有一个TensorFlow模型，它在训练过程中只使用2个核心。我有8个核心，我想在不同的随机样本上训练一堆这样的模型来进行比较。我想我可以通过并行训练4个模型来节省时间。import dask.bag as dbaccuracies = seeds.map(lambda我查看了，并尝试打印accuracies.dask。
浏览 1提问于2017-02-03得票数 1
回答已采纳
Local dask允许使用进程调度程序。dask distributed中的工作人员正在使用ThreadPoolExecutor计算任务。在dask distributed中用ProcessPoolExecutor替代ThreadPoolExecutor是可能的吗？谢谢。
浏览 1提问于2019-01-11得票数 1
在asp.net 3.5的system.thread.threadpool中，每个进程的默认线程数是多少？
浏览 0提问于2009-06-30得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试并行化一个不使用Dask容器的“自定义”函数。我只想加快计算速度。但是我的结果是，当我尝试使用dask.delayed并行化时，它的性能要比运行串行版本差得多。下面是一个演示问题的最小实现(我实际上想要这样做的代码涉及得更多:) # CPU intensive
z = 0, 1_000_000_000)); t = time.time() -
浏览 1提问于2022-09-25得票数 2
我目前正在通过dask实现从一台机器到Slurm集群的机器学习(Scikit-Learn)。根据一些教程(例如https://examples.dask.org/machine-learning/scale-scikit-learn.html)，使用job_lib.parallel_backend('dask')非常简单。然而，读入数据的位置让我感到困惑，并且没有任何教程提到它。我应该使用dask.dataframe来读取数据以
浏览 28提问于2020-07-05得票数 1
回答已采纳
我已经注意到，使用两个工作进程运行分布式只会使用每个工作进程一个核心。
以下面的脚本为例，获取times2大约需要20秒，获取times大约需要5秒。这意味着每个工作者使用单个核心执行4个任务，而不是使用所有4个核心并行执行。我还确认，使用资源监视器时，每个worker只使用一个核心。
浏览 13提问于2017-02-26得票数 1
回答已采纳
每个工作人员有4个cpu和8GB。当我指定要在工作人员中运行的线程数时，它不起作用。它总是默认为cpu数(4)。我就是这样做的 bag = db.from_sequence(archives)当我更改使用number_workers时，它仍然是一
浏览 0提问于2018-08-10得票数 1
回答已采纳
文档显示了“自动”模式下的下列公式：我的CPU规范：Core(s) per socket: 4我的记忆规范：
MemTotal: 1628241
浏览 3提问于2022-03-16得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试计算使用英特尔超线程技术的计算机上的进程利用率。在尝试计算时，我遇到了一个问题：
我在计算我的进程在物理核心上单独运行时正在执行的循环数，以及当另一个进程(相同的进程)在另一个逻辑核心(相同的物理核心)上运行时的循环数。我发现我的进程所做的
浏览 6提问于2012-01-04得票数 1
2回答
dask.compute(...)应该是一个阻塞调用。然而，当我嵌套了dask.compute，并且内部的dask.compute执行I/O (如dask.dataframe.read_parquet)时，内部的and不是阻塞的。2个工作者，每个工作者有8个进程，如下所示：
dask-worker --scheduler-file $sched_file --nprocs 8 --nthr
浏览 11提问于2017-08-10得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
