R 和 GNU Parallel - 如何限制使用的内核数

Question

(GNU Parallel 新手)

我的目标是在多个内核上运行具有不同参数的相同 Rscript。我的第一个问题是让它在我的笔记本电脑上运行(2 个真实内核，4 个虚拟内核)，然后我将把它移植到一个有 64 个内核的机器上。

目前:

我有一个 Rscript，“Test.R”，它接受参数，做一件事(比如添加一些数字然后将它写入文件)，然后停止。

我有一个包含以下内容的“commands.txt”文件:

/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 100
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 5 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 50 100 1000
/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript Test.R 50 200 1000

所以这告诉 GNU parallel 使用 R 运行 Test.R(我已经使用 anaconda 安装了它)

在终端中(在导航到 Test.R 和 commands.txt 所在的桌面后)我使用命令:

parallel --jobs 2 < commands.txt

我想要这样做，是使用 2 个内核，并从 commands.txt 运行命令，直到所有任务完成。 (我尝试了此命令的变体，例如将 2 更改为 1，在这种情况下，2 个内核以 100% 运行，另外 2 个运行在 20-30% 左右)。

当我运行它时，所有 4 个内核都达到 100%(如从 htop 看到的)，并且前 2 个作业完成，并且没有更多的作业完成，尽管所有 4 个内核仍然处于 100%。

当我在 64 核计算上运行相同的命令时，所有 64 核都变为 100%，我必须取消作业。

任何关于资源的建议，或者我做错了什么，将不胜感激。

有点长的问题，如果我能澄清任何事情，请告诉我。

在运行上述命令期间，按要求从 htop 输出(按 CPU% 排序:

   1  [||||||||||||||||||||||||100.0%]   Tasks: 490, 490 thr; 4 running
   2  [|||||||||||||||||||||||||99.3%]   Load average: 4.24 3.46 4.12 
   3  [||||||||||||||||||||||||100.0%]   Uptime: 1 day, 18:56:02
   4  [||||||||||||||||||||||||100.0%]
   Mem[|||||||||||||||||||5.83G/8.00G]
   Swp[||||||||||          678M/2.00G]

   PID USER      PRI  NI  VIRT   RES S CPU% MEM%   TIME+  Command
  9719 user     16   0 4763M  291M ? 182.  3.6  0:19.74 /Users/user/anaconda3
  9711 user     16   0 4763M  294M ? 182.  3.6  0:20.69 /Users/user/anaconda3
  7575 user     24   0 4446M 94240 ? 11.7  1.1  1:52.76 /Applications/Utilities
  8833 user     17   0 86.0G  259M ?  0.8  3.2  1:33.25 /System/Library/StagedF
  9709 user     24   0 4195M  2664 R  0.2  0.0  0:00.12 htop
  9676 user     24   0 4197M 14496 ?  0.0  0.2  0:00.13 perl /usr/local/bin/par

Answer 1

基于 htop 的输出脚本/Users/name/anaconda3/lib/R/bin/Rscript使用多个 CPU 线程 (182%)。你有 4 个 CPU 线程，因为你运行 2 Rscript我们无法判断 Rscript如果它自己运行，它会吃掉所有 4 个 CPU 线程。也许它会吃掉所有可用的 CPU 线程(您在 64 核机器上的测试表明了这一点)。

如果您使用的是 GNU/Linux，您可以通过 taskset 限制程序可以使用的 CPU 线程。 :

taskset 9 parallel --jobs 2 < commands.txt

这应该会强制 GNU Parallel(及其所有子进程)仅使用 CPU 线程 1 和 4(二进制中的 9:1001)。因此，运行应该限制两个作业仅在两个线程中运行。

通过使用 9(1001 二进制)或 6(0110 二进制)，我们可以合理地确定两个 CPU 线程位于两个不同的内核上。 3(11 二进制)可能是指 CPU 核心上的两个线程，因此可能会更慢。 5(101 二进制)也是如此。

通常，您希望使用尽可能多的 CPU 线程，因为这通常会使计算速度更快。从您的问题中不清楚您为什么要避免这种情况。

如果您与他人共享服务器，更好的解决方案是使用 nice .这样您就可以使用其他人没有使用的所有 CPU 能力。