介绍

优化计算密集型任务,因此硬件,用于执行优化影响的性能优化。然而,找到最好的一个特定的硬件设置挑战性,取决于很多因素。因此请联系我们专家团队对于任何其他问题。

一般的经验法则

并行化影响依赖于模式:Gurobi包括各种算法结合返回优化问题的最优解。其中的一些算法并行化,而其他人根本不并行化。即使一个算法并行性好,工作在不同的线程的分布可能不均匀,因此额外的线程可能不会导致加速。
gpu不帮助:Gurobi投入了大量的时间在这个问题。我们目前的评估是gpu不能为解决优化问题提供一个性能优势。
CPU的速度越快,越好:cpu时钟速度提供更好的性能比高cpu时钟速度较低。
RAM需求依赖于模式:一些模型,即使规模适度,要解决需要大量的内存,而其他的,更大的模型,不。这是事先无法预测有多少内存是必要的。

为优化选择硬件时,有两个主要因素:

而第二个问题的答案通常是相对容易的,回答第一个需要测试,影响是依赖于模式的(见上图)。当执行这些测试,它利用是至关重要的广泛的实例以确保结果是健壮和代表一个准确的预期系统上的负载。

此外,它是至关重要的占其他潜在的过程时可能需要的计算资源优化工作正在进行。狗万app足彩因此,我们一般建议分配专用硬件来解决优化问题。