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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种利用非统一内存访问架构特点提升并行化NumPy计算性能的方法，所述方法包括针对NUMA架构及NumPy并行计算的特点分析；针对NumPy并行计算及NUMA架构优化的CPU分配程序与基于CPU分配程序及进程绑定的优化版NumPy并行计算系统。本发明的有益效果在于，可以由CPU分配器根据NUMA架构计算机以及NumPy并行计算的特点，生成一个CPU配置文件，利用进程绑定，把进程绑定到适合的CPU核心上运行。这样可以更有效地利用计算机的硬件资源的同时，减少进程迁移带来的性能问题，提升并行计算的性能。
主权项：1.一种利用非统一内存访问架构特点提升并行化NumPy计算性能的方法，其特征在于，所述方法包括：S1NumPy并行计算系统接收计算任务；S2从用户输入中确定需要使用的CPU核心数量；S3调用CPU分配程序以生成针对NUMA架构及NumPy并行计算优化过的CPU分配文件；S4结果为分配给不同的NUMA中各两个核心；S5建立与步骤S2需要使用的CPU核心数量相同的进程，并按照CPU分配文件对它们进行与CPU核心的绑定；S6矩阵计算任务被分到各个进程中进行；S7计算完成；其中，所述S3包括：S3.1从环境变量或输入获取需要的核心数量；S3.2使用lscpu获取系统的CPU信息并截取有用部分；S3.3从CPU信息中截取有用信息；S3.4以需要的核心数量除以NUMA节点数量以求出平均每个NUMA节点需要分配多少个核心；S3.5从第一个NUMA节点开始进行核心的分配；S3.6若剩余需要分配的核心数可被剩下的NUMA节点数整除，从剩余的NUMA节点中平均地分配需要的核心即可完成分配；S3.7若剩余需要分配的核心数为0也即完成分配；S3.8否则为在当前NUMA节点分配核心并跳到下一个NUMA节点，转到S3.6继续；S3.9完成分配后，根据CPU信息及各NUMA节点上分配的核心数量生成CPU核心分配文件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种利用非统一存储器访问架构特点提升并行化NumPy计算性能的方法
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