元胞自动机 Python 脚本中使用的所有 Ram [关闭]

Question

我有一个用 python 编写的高强度模型，数组计算涉及超过 200,000 个单元，时间步长超过 4000 个。有两种阵列，一种是细网格阵列，一种是较粗网格网格，来自细网格阵列的信息用于告知粗网格网格的特征。当程序运行时，它只使用了 1% 的 cpu，但最大限度地使用了 ram (8GB)。运行需要几天时间。开始解决这个问题的最佳方法是什么？ GPU 处理是个好主意还是我需要找到一种方法将一些已完成的计算卸载到 HDD 上？

我只是想找到解决方案的思路。我的模型是否只是将太多数据拉入内存，导致计算缓慢？

Answer 1

如果网格是稀疏填充的，您最好只跟踪填充的部分，使用不同的数据结构，而不是巨大的 python 列表（数组）。

Answer 2

听起来您的问题是内存管理。您可能正在写入交换文件，这会大大减慢您的处理速度。 GPU 无法帮助您解决此问题，正如您所说，您正在最大化您的 RAM，而不是您的处理（CPU）。您可能需要重写您的算法或使用不同的数据类型，但您没有共享您的代码，因此很难仅根据您编写的内容进行诊断。我希望这些信息足以让您朝着正确的方向前进。