Dockerコンテナー内でpython=のマルチプロセッシングをテストしようとしていますが、プロセスが正常に作成された場合(8 CPUと8プロセスが作成された場合)でも、物理CPUは常に1つしか使用しません。これが私のコードです:
_from sklearn.externals.joblib.parallel import Parallel, delayed
import multiprocessing
import pandas
import numpy
from scipy.stats import linregress
import random
import logging
def applyParallel(dfGrouped, func):
retLst = Parallel(n_jobs=multiprocessing.cpu_count())(delayed(func)(group) for name, group in dfGrouped)
return pandas.concat(retLst)
def compute_regression(df):
result = {}
(slope,intercept,rvalue,pvalue,stderr) = linregress(df.date,df.value)
result["slope"] = [slope]
result["intercept"] = [intercept]
return pandas.DataFrame(result)
if __name__ == '__main__':
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.info("start")
random_list = []
for i in range(1,10000):
for j in range(1,100):
random_list.append({"id":i,"date":j,"value":random.random()})
df = pandas.DataFrame(random_list)
df = applyParallel(df.groupby('id'), compute_regression)
logging.info("end")
_
--cpusや--cpusetなどの起動時に複数のDockerオプションを試しましたが、常に1つの物理CPUしか使用していません。 Docker、python、OSの問題ですか? Dockerバージョンは1.13.1です
cpu_count()
の結果:
_>>> import multiprocessing
>>> multiprocessing.cpu_count()
8
_
multiprocessing.cpu_count()
は--cpu
オプションを渡さずに私のマシンに2を与えます
dockerコンテナーリソースの詳細については、 https://docs.docker.com/engine/admin/resource_constraints/#cp をご覧ください。