Python多處理谷歌計算引擎

Question

我有一個python腳本，可以通過多處理在舊的四核筆記本電腦上運行。 模擬不能並行化，我只是在不同的內核上運行模擬的不同實例。

我正在考慮在Google計算引擎上租用一些更強大的cpus。 我是否可以僅在具有更多可用內核的情況下使用相同的python多處理腳本？

該腳本只是調用一個池，然后多次應用apply_async

Answer 1

是的，應該有可能。 如果您需要訪問同一實例上的多個核心，例如，使用Compute Engine作為基礎虛擬機的App Engine flexible運行時 ，您可以配置可用的核心數量

Answer 2

多重處理在Google VM上的工作方式與在本地機器上相同（大致...）。 為了使用盒子上所有可用的核心，請勿將processes參數傳遞給multiprocesing.Pool ，例如：

pool = multiprocessing.Pool(processes=None)

這將使Python使用multiprocessing.cpu_count()個進程創建一個Pool ， cpu_count 通常是多個內核。