是否有工具可以在Windows批处理文件中并行执行多个进程？我发现了一些适用于Linux的有趣工具(parallel和PPSS)，但是，我需要一个适用于Windows平台的工具。奖励:如果该工具还允许在多台机器之间以简单的方式分发进程，远程运行进程，那就太好了PsExec.例子:我想在下面的for循环中使用for%Fin(*.*)doprocessFile.exe%F有限数量的processFile.exe实例并行运行以利用多核CPU。 最佳答案 编辑-我修改了脚本以选择性地显示每个进程的输出这是一个native批处理解决方案，可以
这是可行的还是会降低CPU性能？我想这样做的原因是预分片。我想将我的数据分片到多个(128个，也可能是256个)Redis实例，然后在同一台服务器上运行它们。然后，当我需要横向扩展时，我可以启动更多服务器并将实例轻松移动到其他服务器。我知道Redis本身的内存占用量很小，因此内存开销应该不是问题。但是如果我只有4个内核，它们能处理数百个Redis实例吗？还是我应该为每个内核最多保留一个实例？ 最佳答案 Redis的工作方式类似于单线程应用程序，它会fork额外的线程，例如输入/输出。所以我会说它可以每个redis一个核心实例工作得很
我打算使用“foreach”来利用我CPU中的所有内核。问题是我需要在循环内发送一个sql查询。该脚本在正常的“for”循环中运行良好，但当我将其更改为“foreach”时出现以下错误。错误是:select:Interruptedsystemcallselect:Interruptedsystemcallselect:InterruptedsystemcallErrorin{:task1failed-"expiredMySQLConnection"我使用的代码是:library(foreach)library(doMC)library(RMySQL)library(multicore)
附加的简单Java代码应该在使用正确的参数启动时加载所有可用的cpu内核。因此，例如，您以开始javaVMTest8int0它将启动8个线程，这些线程除了循环和将2加到一个整数外什么都不做。在寄存器中运行，甚至不分配新内存的东西。我们现在面临的问题是，在运行这个简单程序(当然有24个线程)时，我们没有加载24核机器(AMD2插槽，每个插槽有12个内核)。类似的事情发生在2个程序中，每个程序有12个线程或更小的机器。因此我们怀疑JVM(Linuxx64上的SunJDK6u20)无法很好地扩展。有没有人看到过类似的东西或者有能力运行它并报告它在他/她的机器上是否运行良好(请仅>=8个内核)
我有一个四核处理器，我真的很想在运行快速模拟时利用所有这些内核。问题是我只熟悉实验室中的小型Linux集群，而我在家里使用的是Vista。对于使用C或Java进行多核编程，我想研究哪些方面的问题？我想用谷歌搜索的行话是什么？感谢您的帮助。 最佳答案 关键字是“线程”——在集群中不起作用，但在单个多核机器上就可以了(实际上，在任何类型的Windows上，好得多一般而不是生成多个进程——与Linux进程相比，Windows的进程相当重量级)。在C中不太容易，在Java中非常容易——例如，开始here!
这个问题在这里已经有了答案:ForcingmultiplethreadstousemultipleCPUswhentheyareavailable(10个答案)关闭8年前。我在一台有四核cpu的机器上运行Ubuntu。我编写了一些测试Java代码，这些代码生成给定数量的进程，这些进程在运行时简单地为给定的迭代次数递增一个volatile变量。我希望运行时间不会显着增加，而线程数小于或等于内核数，即4。事实上，这些是我从UNIX使用“实时”的时间时间命令:1个线程:1.005s2个线程:1.018s3个线程:1.528s4个线程:1.982s5个线程:2.479秒6个线程:2.934s7
这个问题在这里已经有了答案:Isthereasimpleprocess-basedparallelmapforpython?(5个答案)关闭5年前。R包multicore有一个函数mclapply()，它将指定的函数应用于一系列事物并利用多核。它易于使用并可显着提高速度。是否有Python等价物？谢谢
我正在使用numbas@jit装饰器在python中添加两个numpy数组。如果我使用@jit与python相比，性能是如此之高。然而，即使我传入@numba.jit(nopython=True,parallel=True,nogil=True)，它也没有利用所有CPU内核。有什么方法可以通过numba@jit使用所有CPU内核。这是我的代码:importtimeimportnumpyasnpimportnumbaSIZE=2147483648*6a=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)b=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)c=np.n
关于让numpy使用多核(在Intel硬件上)处理内部和外部向量积、向量矩阵乘法等事情的最新技术水平如何？我很乐意在必要时重建numpy，但此时我正在寻找无需更改代码即可加快速度的方法。作为引用，我的show_config()如下，我从来没有观察到numpy使用多个核心:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77include_dirs=['/usr/local/atlas-3.9
关于让numpy使用多核(在Intel硬件上)处理内部和外部向量积、向量矩阵乘法等事情的最新技术水平如何？我很乐意在必要时重建numpy，但此时我正在寻找无需更改代码即可加快速度的方法。作为引用，我的show_config()如下，我从来没有观察到numpy使用多个核心:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77include_dirs=['/usr/local/atlas-3.9
