Question

假设我有一个程序要在具有32个核心（64个线程）的linux机器上运行，其中我只允许使用10个核心（20个线程）。所以我想在运行程序之前指定它。

我用Google搜索并找到了maxNumCompThreads但是当我在使用MATLAB 2016a，核心i5（ 2核，4个线程）的计算机上进行测试时，它似乎无法正常工作。也就是说，当我执行以下任何操作时，我得到feature('numCores')的相同输出

maxNumCompThreads(1)
maxNumCompThreads(2)
maxNumCompThreads(4)
maxNumCompThreads('Automatic')

然后我尝试parpool（每次我用delete(gcp('nocreate'))关闭当前的parpool会话时）。运行parpool(4)时遇到错误（我想我理解为什么：parpool接受内核数量并自动启用超线程，测试机器只有2个物理内核）。所以我使用parpool(1)和parpool(2)进行了测试。同样，feature('numCores')的输出不更改。

问题：那么对于上述第一段所述情况的工作来说，什么是正确的工具？ feature('numCores')是否是正确的监控工具，以确定相应的规范是否有效？

我上面提到的feature('numCores')输出相同的是：

MATLAB detected: 2 physical cores.
MATLAB detected: 4 logical cores.
MATLAB was assigned: 4 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 2 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

编辑：当我在linux机器上运行parpool(10)时出现以下错误

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Error using parpo              ol (line 103)
Couldn't interpret output from psname.sh: ""

Error in parpool_test_2016_10_03 (line 3)
parpool(10);

Answer 1

不，这不是正确的监控工具。请改为feature('numthreads')：

>> feature('numcores')
MATLAB detected: 4 physical cores.
MATLAB detected: 8 logical cores.
MATLAB was assigned: 8 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 4 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

ans =    
     4

>> feature('numthreads')    
ans =    
     4

>> maxNumCompThreads(1)    
ans =    
     4

>> feature('numcores')
MATLAB detected: 4 physical cores.
MATLAB detected: 8 logical cores.
MATLAB was assigned: 8 logical cores by the OS.
MATLAB is using: 4 logical cores.
MATLAB is not using all logical cores because hyper-threading is enabled.

ans =    
     4

>> feature('numthreads')    
ans =    
     1

一般情况下，请谨慎使用feature，因为它没有文档记录，并且在没有警告的情况下容易更改。有关feature的详细信息，请查看this post和this StackOverflow question。

MATLAB：控制数字核心/线程

1 个答案: