Why does NumPy вызывает ошибку при выполнении параллельных вычислений на многоядерных процессорах?

Некоторые причины, по которым NumPy может вызывать ошибки при выполнении параллельных вычислений на многоядерных процессорах:

• Неправильная установка библиотек. 15 Например, если NumPy связан с устаревшими библиотеками ATLAS и BLAS, то он может использовать только одно ядро процессора, даже если компьютер оснащён многоядерным процессором. 15
• Использование встроенной библиотеки. 5 Если никакие библиотеки линейной алгебры не установлены, то NumPy использует встроенную библиотеку, которая работает медленно. 5
• Проблемы с выделением памяти. 3 В некоторых случаях ошибки возникают из-за того, что при увеличении количества процессов усиливается конкуренция за блокировку, используемую для отображения памяти. 3

Для решения проблемы можно попробовать переустановить NumPy с другой библиотекой, например OpenBLAS, или использовать научные пакеты Python, такие как Anaconda или Canopy. 1