Parallel processing Julia-@按顺序而不是并行生成计算作业
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@spawn
宏在Julia(1.1.0版)中并行运行一个函数
我注意到使用@spawn
作业实际上是按顺序执行的(尽管来自不同的工作人员)。
当使用[pmap][1]函数并行计算作业时,不会发生这种情况
以下是调用应执行的函数(在模块hello\u模块中)的main.jl
程序的代码:
#### MAIN START ####
# deploy the workers
addprocs(4)
# load modules with multi-core functions
@everywhere include(joinpath(dirname(@__FILE__), "hello_module.jl"))
# number of cores
cpus = nworkers()
# print hello world in parallel
hello_module.parallel_hello_world(cpus)
[1]: https://docs.julialang.org/en/v1/stdlib/Distributed/#Distributed.pmap
…下面是模块的代码:
module hello_module
using Distributed
using Printf: @printf
using Base
"""Print Hello World on STDOUT"""
function hello_world()
println("Hello World!")
end
"""Print Hello World in Parallel."""
function parallel_hello_world(threads::Int)
# create array with as many elements as the threads
a = [x for x=1:threads]
#= This would perform the computation in parallel
wp = WorkerPool(workers())
c = pmap(hello_world, wp, a, distributed=true)
=#
# spawn the jobs
for t in a
r = @spawn hello_world()
# @show r
s = fetch(r)
end
end
end # module end
您需要使用绿色线程来管理并行性。
在Julia中,它是通过使用@sync
和@async
宏来实现的。
请参见下面的最小工作示例:
using Distributed
addprocs(3)
@everywhere using Dates
@everywhere function f()
println("starting at $(myid()) time $(now()) ")
sleep(1)
println("finishing at $(myid()) time $(now()) ")
return myid()^3
end
function test()
fs = Dict{Int,Future}()
@sync for w in workers()
@async fs[w] = @spawnat w f()
end
res = Dict{Int,Int}()
@sync for w in workers()
@async res[w] = fetch(fs[w])
end
res
end
这里的输出清楚地显示了这些功能正在并行运行:
julia> test()
From worker 3: starting at 3 time 2019-04-02T01:18:48.411
From worker 2: starting at 2 time 2019-04-02T01:18:48.411
From worker 4: starting at 4 time 2019-04-02T01:18:48.415
From worker 2: finishing at 2 time 2019-04-02T01:18:49.414
From worker 3: finishing at 3 time 2019-04-02T01:18:49.414
From worker 4: finishing at 4 time 2019-04-02T01:18:49.418
Dict{Int64,Int64} with 3 entries:
4 => 64
2 => 8
3 => 27
编辑:
我建议您管理计算的分配方式。但是,您也可以使用@spawn
。请注意,在下面的场景中,工作会同时分配给工人
function test(N::Int)
fs = Dict{Int,Future}()
@sync for task in 1:N
@async fs[task] = @spawn f()
end
res = Dict{Int,Int}()
@sync for task in 1:N
@async res[task] = fetch(fs[task])
end
res
end
以下是输出:
julia> test(6)
From worker 2: starting at 2 time 2019-04-02T10:03:07.332
From worker 2: starting at 2 time 2019-04-02T10:03:07.34
From worker 3: starting at 3 time 2019-04-02T10:03:07.332
From worker 3: starting at 3 time 2019-04-02T10:03:07.34
From worker 4: starting at 4 time 2019-04-02T10:03:07.332
From worker 4: starting at 4 time 2019-04-02T10:03:07.34
From worker 4: finishin at 4 time 2019-04-02T10:03:08.348
From worker 2: finishin at 2 time 2019-04-02T10:03:08.348
From worker 3: finishin at 3 time 2019-04-02T10:03:08.348
From worker 3: finishin at 3 time 2019-04-02T10:03:08.348
From worker 4: finishin at 4 time 2019-04-02T10:03:08.348
From worker 2: finishin at 2 time 2019-04-02T10:03:08.348
Dict{Int64,Int64} with 6 entries:
4 => 8
2 => 27
3 => 64
5 => 27
6 => 64
1 => 8
我给了你一个答案,但如果你能用hello\u world
函数替换代码中的count\u proteins
,那将是对你身边的读者的极大礼貌。以后别人会更容易阅读。没错,我会的。谢谢你的回答@Przemyslaw Szufel。正如您从标题中看到的,我使用的是@spawn
,而不是@spawnat
,这需要工作者ID。不管怎样,它都会起作用。您可以更改@spawn
并避免返回工作ID吗。我的意思是你可以在不知道工人ID的情况下提取吗?是的,你可以(我编辑了这个示例),但通常最好自己管理,或者使用@分布式
循环。请注意,未来
对象的.where
字段中也存在工作者id。是的,我同意这通常更好,但在某些情况下,我可能不需要知道工作者id:)