Python код в docker НЕ использует все доступные ядра ЦП (использует только одно) - PullRequest
Новая
       73

Python код в docker НЕ использует все доступные ядра ЦП (использует только одно)

0 голосов
/ 25 марта 2020

Я использую AWS Batch для запуска сценария python с несколькими параллельными модулями (в контейнере docker при AWS ECR). Когда я вручную запускаю сценарий на Linux 16-ядерном компьютере, я вижу 16 python процессов, выполняющих код параллельно.

В надежде ускорить выполнение, я хотел использовать AWS Пакетный запуск того же скрипта путем автоматического масштабирования до 64 ядер. Но этот метод только ускоряет один python процесс - который явно медленнее, чем мой первоначальный подход.

Прочие сведения. Используемый мной параллельный метод python: pairwise_distances (построен на библиотеке joblib ) Я создал образ docker на Windows 10 машина подтолкнула его к ECR и запустила его, используя AWS Batch.

Я что-то упустил, чтобы вызвать параллельный бэкэнд Python, или есть какие-либо настройки конфигурации docker, которые я не настраивал. Заранее большое спасибо за помощь.

Пример Python Код: script.py 

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

X = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(1000, 4)), columns=list('ABCD'))
Y = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10000, 4)), columns=list('ABCD'))

output = pd.DataFrame(
    pairwise_distances(X.to_numpy(),Y.to_numpy(), metric= lambda u, v: round((np.sum( np.minimum(u,v), axis = 0)/np.sum(u,axis= 0))*100,2) , n_jobs=-1),
    columns = Y.index,
    index = X.index
)

pd.DataFrame.to_csv(output, 'outputData.csv', sep=',', na_rep='', index=False)

Dockerfile: 

python:3.7
ADD script.py /
COPY requirements.txt /tmp/
RUN pip install -r /tmp/requirements.txt
CMD ["python", "./script.py"]

needs.txt: 

pandas
numpy
sklearn
joblib

1 Ответ

0 голосов
/ 25 марта 2020

Имеет ли значение, если вы переносите код для параллелизации в joblib.Parallel() менеджер контекста ? 

X = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(1000, 4)), columns=list("ABCD"))
Y = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(10000, 4)), columns=list("ABCD"))

with joblib.Parallel(n_jobs=-1):
    distances = pairwise_distances(
        X.to_numpy(),
        Y.to_numpy(),
        metric=lambda u, v: round(
            (np.sum(np.minimum(u, v), axis=0) / np.sum(u, axis=0)) * 100, 2
        ),
        n_jobs=-1,
    )

output = pd.DataFrame(distances, columns=Y.index, index=X.index)
# ...
...