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问R的并行软件包将如何处理第12代效率核心？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-07-17 13:47:10

回答 1查看 138关注 0票数 0

我计划用i7-12700进行桌面构建，我主要需要它来完成高CPU使用率的R任务，而且大多数情况下并行处理都是起作用的。但我想知道英特尔第12代处理器的新效率核心是如何处理这一任务的。我不是硬件/体系结构方面的专家，所以这个问题听起来可能很愚蠢，但我担心的是以下几点。

假设我有一个任务，我想将其拆分成8个核心，如何确保任务在性能核心上运行，或者这是由操作系统自动处理的？
通常，与其他CPU一起，我通常在机器上设置mc.cores =核数，这是正确的方式，还是应该将线程数放在那里？

所以，从根本上说，选择新的第12代CPU比第11代CPU更有效率，比如i7-12700而不是i7-11700？

更新

所以我买了i7-12700并亲自进行了测试。

首先，我使用下面的代码测试了并行作业的默认加载顺序，并将从8提高到了20。

当第一次加载时，顺序是每个性能核心的第一个线程>效率核心线程>每个性能核心的第二个线程。

library(parallel)
partask <- function(x) for(idx in 1:x) a<-idx
num_cores <- 8
mclapply(rep(5(10^8),num_cores),partask,mc.cores=num_cores)

然后，我使用下面的R脚本，将每个性能核心的一个线程专门放在加载中。

writeLines("for(idx in 1:(10^11)) a<-idx","sclong.R")
for(thread in c(2*(0:7))) system(paste0("taskset -c ",thread," Rscript sclong.R"),ignore.stdout=TRUE,wait=FALSE)

，然后使用代码对任务进行基准测试，首先是性能核心上的空闲线程，然后是效率核心线程。

writeLines("task <- function(x) for(idx in 1:(x)) a<-idx ; microbenchmark::microbenchmark(task(10^7))","scsmall.R")
system("taskset -c 1 Rscript scsmall.R")
system("taskset -c 16 Rscript scsmall.R")

结果是

> system("taskset -c 1 Rscript scsmall.R")
Unit: milliseconds
       expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
 task(10^7) 406.9761 416.4491 426.7444 419.0301 437.0794 464.5673   100
> system("taskset -c 16 Rscript scsmall.R")
Unit: milliseconds
       expr      min       lq    mean   median       uq      max neval
 task(10^7) 422.1205 427.8711 436.172 430.5203 443.5989 463.9686   100

与默认加载顺序相反，如果性能核心上的所有线程都先加载，然后转移到效率核心的线程，则效率会更高。

因此，向mclapply提供affinity.list参数在某些特定情况下可能是有用的。

parallel-processing

doparallel

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-07-17 17:16:51

处理器亲和力

根据您的操作系统，您可以告诉操作系统不要为某些进程使用(或剥夺)某些内核。这通常被称为处理器关联。下面是一些关于为什么您可能(不)想要这样做的讨论。 parallel package 似乎有一个内置函数可以直接从R执行此操作。，尽管是注意不正确的核心索引。。

视窗

您可以使用处理器亲和力选项将特定进程分配到Windows中的特定核心。下面是一个如何做到这一点的例子。

苹果

对于苹果操作系统来说，这里的问题基本上是一样的。

Linux

没有这方面的经验，只有下面讨论如何做到这一点。

核心/线程数

在这种情况下，“应该”是非常主观的，所以在问题中最好避免。但是，我要尝试一下:在许多情况下，“应该”被“不能”排除在多线程处理中。我推荐读这个来讨论多线程和多线程处理，以及如何实现它(在R中)。请注意，与此无关，许多人建议至少比个人计算机上的核心总数少一个核心，以避免在R离开时完成其他任务的能力可能崩溃或大规模退化。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73012306

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