Question

我希望能够使用gnu octave编写多个线程，因此它将使用多个处理器。

我在Fedora 17 Linux上安装了GNU Octave并执行了以下操作：

yum install octave

在我的电脑上安装了最新版本的octave，3.6.2。它工作得很好，但是当你将两个巨大的矩阵相乘时，它会陷入八度音阶使用的一个CPU。如果矩阵乘法利用了所有内核，那将是很好的，因为在这种情况下，CPU显然是瓶颈。

可以完全利用多核处理器并在多个线程上运行吗？是否有库或编译时间标志？

Answer 1

<强>解决方案

Octave本身是一个在一个核心上运行的单线程应用程序。您可以使用八度音程来使用ATLAS等利用多个核心的库。因此，虽然Octave只使用一个核心，但是当你遇到繁重的操作时，八度音程会调用ATLAS中使用许多CPU的函数。

我能够做到这一点。首先从源代码编译'ATLAS'并使其可用于您的系统，以便八度音阶可以找到它并使用这些库函数。 ATLAS会调整自己的系统和核心数量。当您从源安装八度音并指定ATLAS时，它会使用它，因此当八度音程像巨大的矩阵乘法一样执行繁重的操作时，ATLAS会决定使用多少个cpu。

我无法让这个用于Fedora，但是在Gentoo上我可以让它工作。

我使用了这两个链接： ftp://ftp.gnu.org/gnu/octave/

http://math-atlas.sourceforge.net/

我在安装ATLAS之前和之后运行了以下八度音程核心：

tic
bigMatrixA = rand(3000000,80);
bigMatrixB = rand(80,30);
bigMatrixC = bigMatrixA * bigMatrixB;
toc
disp("done");

使用多个处理器的矩阵乘法速度更快，比单核处理器快3倍：

Without Atlas: Elapsed time is 3.22819 seconds.
With Atlas:    Elapsed time is 0.529 seconds.

我使用的三个库可以加快速度 blas-atlas， cblas-atlas， lapack-atlas。

如果octave可以使用这些而不是默认的blas和lapack库，那么它将使用多核。

使用ATLAS从源代码编译获得八度音程并不容易，需要一些编程技巧。

Drabacks使用Atlas：

这个Atlas软件使用大量开销将八度音程编程分成多个线程。当然，如果您所做的只是巨大的矩阵乘法，它会更快，但大多数命令都不能通过图集多线程。如果从核心中提取每一点处理能力/速度是最重要的，那么只要编写程序与自身并行运行，你就会有更好的运气。（将程序拆分为8个等效程序，解决问题的1/8并同时运行它们，完成所有操作后，重新组合结果）。

Atlas帮助单线程八度音程程序更像一个多线程应用程序，但它不是银弹。 Atlas不会让您的单线程Octave程序最大化您的2,4,6,8核心处理器。您会注意到性能提升，但是提升将让您寻找更好的方式来使用所有处理器。答案是编写程序与自身并行运行，这需要很多编程技巧。

<强>建议

将您的精力用于矢量化最重的操作，并将过程分配到n个同时运行的线程上。如果你等待一个进程运行的时间太长，那么加速它的最低成果就是使用更有效的算法或数据结构。

Answer 2

On Octave-Forge是两个处理并行计算的软件包：

mpi
parallel

也可以使用fork()函数生成子进程。

Answer 3

正如Eric所建议我尝试使用 ATLAS 并且它的性能提高了3倍（在NN学习应用程序中，主要成本是矩阵乘法）。令人惊讶的是，似乎仍然只使用一个核心。经过进一步研究后，我偶然发现了 OpenBLAS ，它开始使用多个核心，并进一步提高了性能2倍（虽然我只有2个核心）。如果你想挤出更多，你也可以尝试使用 MKL ，但由于依赖性，它在磁盘空间上很重。

我使用Arch Linux与包社区/ atlas-lapack-base 和aur / openblas-lapack 。安装它们中的每一个都切换了Octave中使用的默认值。

这是比较这些库的一个很好的基准：http://www.tcm.phy.cam.ac.uk/~mjr/linpack/

获取GNU Octave以使用多核处理器。（多线程）

3 个答案:

获取GNU Octave以使用多核处理器。 （多线程）

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