Я использую ray для реализации Ape-X. Следуя этой инструкции , я установил export OPENBLAS_NUM_THREADS=1
(я убедился, что Numpy, с которым я работаю, использует OPENBLAS через np.__config__.show()
), а также настроил tf.Session
следующим образом
sess_config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1,
inter_op_parallelism_threads=1,
allow_soft_placement=True)
sess = tf.Session(config=sess_config)
Тогда я открываю top
. В большинстве случаев я вижу, как все работники используют менее 100% ЦП Но время от времени я вижу, как некоторые используют более 100% CPU, как показано на рисунке ниже. Мне интересно, это нормальное явление? Если это ошибка, то что это может быть за ошибка?