Q&A
何がCPUを試用しているのか調べましょう。
また、ディスクアクセス率が高くないかもですね。
すこしプログラムの質問から離れてしまうかもしれないですが，答えて頂けると幸いです．
CPUがcore i7 9700kでスレッドが８個あるはずのパソコンでプログラムをしているのですが，並列処理等していないのにcpuの使用率が90パーセントから100パーセント近くなってしまいます．古い4スレッドのパソコンで同じプログラムを実行してもcpuの使用率は50パーセントもいかないです．何か設定等の問題でしょうか？環境はpycharmを使っています．
AnacondaとかのMKLを内部で使ってるnumpyでは、行列計算とかで可能なら勝手に並列計算してくれます
> 古い4スレッドのパソコンで同じプログラムを実行してもcpuの使用率は50パーセントもいかない
古いパソコンのnumpyはOpenBLASを使ってて、CPUがcore i7 9700kのパソコンのnumpyはMKLを使ってる、ということはありませんでしょうか？
それぞれのパソコンのPythonで下記を実行したら分かります
import numpy as np
np.__config__.show()
参考
https://insilico-notebook.com/python-blas-performance/#toc_id_3
承知しました．ディスク使用率は低く，CPUはpycharmに使われているのですが，もっと細かく調べてみます．
> CPUはpycharmに使われている
あれ、CPUはPythonに使われてるのではないのですか
では、私のコメントは的外れです
失礼しました
>fbpb0様
すいません，私の言葉足らずです．pycharmでpythonのプログラムを動かしているので，pythonにCPUが使われていると思います．
調べたところ，両者ともMKLが使われていました．
> 両者ともMKLが使われていました．
新しいCPUの方がMKLでの最適化がより有効に効いて、全コアを有効に使って計算されてる、みたいなことかも
import numpy as np
import time
n = 10000; A = np.random.rand(n, n); B = np.random.rand(n, n)
tmp = time.perf_counter(); C = A @ B; t = time.perf_counter() - tmp
print(t)
を実行したら、MKLが使われてたら並列計算されると思います
最後に表示される「t」が、計算にかかった時間です
環境変数「MKL_NUM_THREADS」または「OMP_NUM_THREADS」に「1」を設定したら、MKLでのスレッド数が1になり並列計算されなくなるので、並列計算される場合よりも「t」が大きくなるはずです
並列計算をやめると「t」が何倍になるのかが、並列計算の効果です (差では無くて比で考える)
それが、古いパソコンと、CPUがcore i7 9700kのパソコンで違うのでは？
(CPUがたくさん使われるcore i7 9700kの方が並列計算の効果が大きい)
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並列処理等していないのにcpuの使用率が90パーセントから100パーセント近く
numpy等でMKLが使われてる場合、行列計算やFFT等では、自動的にマルチスレッドで並列計算がされます
何か設定等の問題でしょうか？
環境変数「MKL_NUM_THREADS」または「OMP_NUM_THREADS」に「1」を設定したら、MKLでのスレッド数が1になり並列計算されなくなるので、その状態と比較してみたらいいと思います
メモリーが足りる場合は、並列計算した方が計算が速いので、現状で特に問題が無いのであれば、設定を変える必要は無いと思いますけど
投稿2021/12/20 06:09
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