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V2EX 第 268038 号会员,加入于 2017-11-19 12:07:03 +08:00
如何保证重要进程不因为进程调度而频繁挂起?
问与答  •  ytterbium  •  2020-08-01 13:10:27 PM  •  最后回复来自 ytterbium
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    问与答  •  ytterbium  •  2018-01-08 21:40:05 PM  •  最后回复来自 Haos
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    ytterbium 最近回复了
    2020-08-01 13:10:27 +08:00
    回复了 ytterbium 创建的主题 问与答 如何保证重要进程不因为进程调度而频繁挂起?
    @sariya 实际上是有多个主进程,每个主进程处理不同大类的数据,每个主进程有多个子进程产生大类下的小类,多个主进程处理一定数据量后会同步一次产生最终输出,主题里我简化了问题,进程数很难降低到 cpu 核心数以下。如果是每个子进程产生多个数据类型会出现主进程等待子进程的情况,比如子进程依次产生 1 ~ 100 号类型的数据,主进程速度快,已拿走的 100 个处理完后,子进程还没产生完,这时候请求 90 号数据,子进程还没产生,主进程就要等了。
    2020-07-31 22:53:18 +08:00
    回复了 ytterbium 创建的主题 问与答 如何保证重要进程不因为进程调度而频繁挂起?
    @yidinghe 查了一下,python 的 psutil.cpu_affinity 可以指定 cpu,接下来试一试,谢谢你的建议


    @sariya 进程数不重要,毕竟绝大多数子进程都是挂起的,只要有子进程请求 cpu 时间,主进程就可能被中断
    2020-07-31 13:20:38 +08:00
    回复了 Deepseafish 创建的主题 问与答 如何在 numpy 中快速实现这样的操作
    和 numpy 关系比较近的 pytorch 里有个 masked_scatter

    https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.masked_scatter

    比如,mask 和 val 都是 np.array 类型

    mask = [

    [0, 1, 0],

    [1, 0, 0],

    [1, 1, 0]

    ]

    val = [1, 2, 3, 4]

    x = torch.Tensor.masked_scatter(torch.from_numpy(mask), torch.from_numpy(val)).data.numpy()

    输出 x 为 np.array 类型

    x = [

    [0, 1, 0],

    [2, 0, 0],

    [3, 4, 0]

    ]
    2019-06-20 03:16:30 +08:00
    回复了 ytterbium 创建的主题 问与答 询问几部小时候的动画片
    @silverashashash 大拇哥?
    2019-04-09 03:49:09 +08:00
    回复了 martwentynine 创建的主题 酷工作 想逃离 996 吗 来试试 Google 吧
    @martwentynine 美国岗位社招直接招中国大陆的吗?没有 h1b
    2019-03-14 20:57:02 +08:00
    回复了 lby2013 创建的主题 问与答 请求推荐一款性价比高的学习用显卡
    显存重要,慢可以多等等,显存不够就没得玩了,最好 12G 或 16G,实在不行也要保证 6G 以上
    2019-03-08 15:30:51 +08:00
    回复了 zarte 创建的主题 2019 今天明明是妇女节咋变成女神节啦
    年轻女性不喜欢被叫做妇女。
    妇女节是社会主义节日,宣扬男女平权,歌颂女性伟大。
    女神节消费主义节日的感觉多一点。
    2018-12-26 10:35:56 +08:00
    回复了 westDoor 创建的主题 随想 年假没休掉,泥萌公司是怎么处理的?
    年假包括法定年假和公司年假,法定年假没用完天数按三倍工资赔付,公司年假过期作废,要求优先使用法定年假。
    2018-12-25 02:52:43 +08:00
    回复了 Trumeet 创建的主题 微信 如何看待学校、工作都使用微信建群发通知?
    企业里重要通知还是邮件用得多,不过随便就能用,免费、所有人都会的方式选择不多,微信比较典型
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