python - 元胞自动机 Python 脚本中使用的所有 Ram

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 处理是一个好主意，还是我需要找到一种方法将一些已完成的计算卸载到 HDD？

我只是想寻找解决方案的思路。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

听起来你的问题是内存管理。您可能正在写入交换文件，这会大大减慢您的处理速度。正如您所说，GPU 不会帮助您解决这个问题，因为您正在最大化您的 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。

Answer 2

如果网格是稀疏的，你最好只跟踪填充的部分，使用不同的数据结构，而不是一个巨大的 python 列表（数组）。