TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #400 · 8 дек.

Три способа выполнить множество задач с asyncio Функция для примера: async def do_it(n): await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1)) return n 1. Последовательный вызов async def main(): for i in range(100): result = await do_it(i) Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей. Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди. 2. Упорядоченный результат async def main(): tasks = [do_it(i) for i in range(100)] results = await asyncio.gather(*tasks) Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка. Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены. 3. Результат по мере готовности tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)] for cor in asyncio.as_completed(tasks): result = await cor Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно. Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее. #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #primegrid

当前筛选 #primegrid清除筛选

Я поставил в расчет на Einstein по 4 задачи в паралели (настраивается на сайте проекта), потому что длительность расчёта почти не увеличивается, а количество отработанных тасков увеличивается значительно (RTX 4090). Почему так? Таcки Einstein на GPU что-то долго крутят вначале на почти холодной видеокарте, а при расчете четырех тасков параллельно нагрузка на GPU становится стабильной, TDP 260Ватт. Это, кстати довольно много, но для сравнения PrimeGrid умеет грузить GPU на 450Ватт, сказывется особенность вычислений. Операции с простыми числами будто созданы для обеспечения полной нагрузки на видеокарты. #einstein #primegrid