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我正在进行模拟，它会生成数千个结果对象。每个对象大小约为 1mb，所有结果对象都应在内存中，以便查询各种即席报告。而生成一个结果对象需要1~2秒。
因此，即使我完全使用并行执行的四核 cpu，完成一次模拟也需要 5 分钟以上的时间。一个模拟集的任务进程占用内存超过4~5gb。问题是，我想同时运行更多的模拟集并更快地完成它。
目前，我在 windows vista64、四核 cpu 和 8g 内存上使用 c# 和 ironpython 完成这项工作。我要订购一台新电脑，24 GB 内存和更好的 CPU，最终，我可能会购买多 CPU 和更多内存的工作站。
所以我的问题是，使用新硬件的最佳方式是什么？我考虑以下组合之一。
仿真引擎是用c#/java写的，我用python做报告。你们认为哪种组合最好？
.net 和 java 平台处理内存消耗任务没有太大区别吗？windows和linux没有区别吗？
我有时会在我的 ubuntu 笔记本电脑(32 位，2g 内存)上运行我当前的 c# + ironpython 代码，我觉得与相同规范硬件上的 Windows .net env 相比，它看起来相当稳定。但我不知道底层硬件什么时候会更好。
无论上面的选择如何，我都欢迎任何类型的建议。
最佳答案
既然你可以免费安装所有这些，而且听起来你已经在 .Net 和 Java 中实现了代码，那么我建议你在所有四个平台(windows/linux * java/.net)上对程序进行基准测试。
听起来所有繁重的工作都是在 Java/C# 中完成的，所以我怀疑 Jython 与 IronPython 的相对性能在很大程度上是无关紧要的。
关于c# - cpu/内存密集型任务的最佳(python)设置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2205832/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！