Question

我想获得Julia中可用的核心数量。目前我正在做以下事情：

using PyCall
@pyimport psutil
nCores = psutil.cpu_count()

这会调用Python函数。但是，我想使用一些Julia程序。怎么办呢？

Answer 1

我不是100％肯定这一点，但CPU_CORES返回我机器上的（超线程）核心数（OSX 10.9.5和Julia 0.3.5），即使我开始朱莉娅处于串行模式。我使用nworkers()和nprocs()检查了可用内核的数量。在没有-p标志的情况下启动Julia，这两者都返回1。

当我以julia -p 4

开始julia时

julia> nprocs()
5

julia> nworkers()
4

在这两种情况下，CPU_CORES都会返回8.

Answer 2

Sys.CPU_CORES在Julia v1.1.0中未定义。但是，下面的工作可以完成。

length(Sys.cpu_info())

Answer 3

在Julia的最新版本中，您可以使用Sys.CPU_CORES（而不是Base.CPU_CORES作为提及的答案）。测试0.6。

Answer 4

我不认识Julia但是＆＃34; psutil.cpu_count（logical = False）＆＃34;在Python中为您提供物理CPU的数量（不计算超线程的CPU）。

Answer 5

Sys.CPU_CORES在Julia 1.0.0中未定义（至少在Macbook上运行-我认为这不会有所作为）。而是使用Sys.CPU_THREADS。

Answer 6

根据documentation，“可用内核数”可以受JULIA_NUM_THREADS环境变量的限制。

要查看Julia可用的线程数，请使用

Threads.nthreads()

Answer 7

JoshAdel的答案是正确的：Base.CPU_CORES保留可用内核的数量，包括虚拟内核。

我正在添加此答案以注意另一种选择：使用Hwloc包。从项目的描述，

这个Julia软件包包装了hwloc库。

Portable Hardware Locality（hwloc）软件包提供了一个   可移植的抽象（跨OS，版本，体系结构......）   现代架构的分层拓扑，包括NUMA存储器   节点，套接字，共享缓存，内核和同步多线程。   它还收集各种系统属性，如缓存和内存   信息以及I / O设备（如网络）的位置   接口，InfiniBand HCA或GPU。它主要旨在帮助   收集有关现代计算信息的应用程序   硬件，以便相应和有效地利用它。

同样从项目页面，获取物理核心数和{物理，虚拟}核心（即处理单元）的方式如下：

import Hwloc
topology = Hwloc.topology_load()
counts = Hwloc.histmap(topology)
ncores = counts[:Core]
npus = counts[:PU]
println("This machine has $ncores cores and $npus PUs (processing units)")

使用此软件包的好处在于它具有区分物理和虚拟核心的便携能力，这在Julia目前是不可用的。但是，有petition在语言库中包含此功能。

获取Julia中的CPU核心数

7 个答案: