我在Fedora上使用qemu,我发现qemu不支持多核。当我使用参数smp并设置cores=2时,它会告诉我:
mu-system-riscv: Number of SMP CPUs requested (2) exceeds max CPUs supported by machine 'riscv'
嗨,我已经在网上找过了,但是我似乎找不到答案,我是否需要做些什么来让matlab使用所有的内核?据我所知,多线程是从2007年开始支持的。在我的机器上,matlab只使用了一个内核@100%,其余的在~2%挂起。我使用的是64位Linux (Mint 12)。在我的另一台只有2个核心的32位计算机上,Matlab似乎100%地利用了两个核心。不是所有的时间,但在足够数量的情况下。在64位、4核的PC上,这种情况永远不会发生。
为了让Matlab尽可能地使用所有的内核,我必须在64位中做一些事情吗?我必须在安装后执行一些自定义链接,因为Matlab找不到这些库(例如:libc.so.6)因为它没
我使用scipy.sparse.linalg.spilu和scipy.sparse.linalg.bicgstab来解决Ax=b,我观察到我的CPU使用率有时在50%左右。我的CPU是Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1245 V2@3.40 and,它有4个内核和8个逻辑处理器。我想知道我使用的这两个函数是否是多线程/多处理器,因为如果是单线程/核,CPU使用率应该在12.5%左右,对吗?谢谢!
编辑:
我的代码如下:
import scipy.sparse.linalg as spla
import scipy
import scipy.io as io
import num
我有一段python代码,可以对Shapefile中包含的数据进行一些操作。
在其他东西中,代码实现了以下功能:
xxx=0
for i in channels:
ptsi=mat(shapes[i].points)
xx = ptsi[:,0]
yy = ptsi[:,1]
nanx=argwhere(isnan(xx))
nany=argwhere(isnan(yy))
if (nanx == nany and len(nanx) != 0):
xx[nanx] = []
import multiprocessing as mp
with mp.Pool(3) as pool:
res = pool.starmap(sim.cosine, ((std_matrix[i], std_matrix[j]) for i in range(nU) for j in range(nU)))
pool.close()
pool.join()
cos_matrix_uu = np.array(res).reshape(nU, nU)
在上面的代码nU = 6040中,我总共循环了36.481.600 (
虽然我的处理器是双核的,但使用多读实现的快速排序的性能比普通的快速排序要低。
请提供改进多线程性能的建议。
我上传了两个版本的quicksort和用python3(3.5.2)编写的示例测试用例生成器。
多线程快速排序
#quicksort in multithreading
from queue import Queue
import threading
import time
n = int(input().strip())
arr = [int(arr_temp) for arr_temp in input().strip().split(' ')]
f = ope