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multithreading - Julia 中线性回归的并行/多线程版本

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 12:44:47 27 4
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我使用 Julia GLM 实现了具有交互作用的回归模型包裹:Reg = lm(@formula(dep_var ~ var1&var2&var3), data, true) .
拟合此公式需要大量 RAM(> 80 GB),但我注意到计算是在一个内核上执行的,尽管我的操作系统 (x86_64-pc-linux-gnu) 有 8 个 cpu 内核。
是否可以使用多处理/并行方法实现线性回归?
我想,它还可以改进模型运行时。

最佳答案

拟合回归模型基本上是做很多矩阵运算。默认情况下,Julia 使用 BLAS,您可以做的最简单的事情是尝试将其配置为多线程。这需要在多线程设置中运行 Julia 并设置 BLAS.set_num_threads()配置。
在开始 Julia 运行之前:

set JULIA_NUM_THREADS=4
或在 Linux 上
export JULIA_NUM_THREADS=4
Julia 启动后,运行该命令。
BLAS.set_num_threads(4)
您应该观察到线性回归模型的性能有所提高。

关于multithreading - Julia 中线性回归的并行/多线程版本,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64470373/

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