[英]Python joblib uses only half of cores in Windows 10 (SMT is disabled)
我以以下方式在Windows 10上运行并行数据帧处理：
Parallel(n_jobs=28)(
delayed(function)(group) for name, group in grouped_data)
在Ryzen-Master中禁用了SMT，并且在任何监视软件中我都只能看到32个物理核心。 执行脚本时，我看到只有16个内核加载了80-90％，其他所有16个内核都处于空闲状态。 如果启用SMT（32个物理核心和64个逻辑核心）并使用
n_jobs = 60
然后我看到的是同一张图片：仅加载了第一个16个物理内核和前32个逻辑内核，其他空闲。
由于某些业务限制，我无法在Linux上安装和检查它。 问题是什么？
Windows 7 python 32上的python.exe内存 - Numpy仅使用一半的可用内存？
[英]Memory for python.exe on Windows 7 python 32 - Numpy uses half of the available memory only?
docker 中的 Python 代码不使用所有可用的 CPU 内核（仅使用一个）
[英]Python code in docker NOT using all available CPU cores (uses only one)
joblib的一个最小示例在所有4个核心上运行，另一个仅在一个核心上运行。 固定？
[英]One minimal example of joblib runs on all 4 cores another only on one. Fix?
python joblib.Parallel与Parallel-Python：在单个CPU的多个内核上并行化吗？
[英]python joblib.Parallel vs Parallel-Python: parallelise over multiple cores of a single CPU?
Python Joblib-在Windows机器上获取并行计算的结果
[英]Python joblib - get result of parallel calculations on Windows machine
需要帮助在 Windows 10 上安装使用 Cython 和 Boost c++ 的 python 包
[英]need help installing a python package which uses Cython and Boost c++ on Windows 10
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