我有一个用Python编写的高强度模型,需要进行涉及超过200,000个单元的数组计算,并进行超过4000个时间步长。有两个数组,其中一个是细网格数组,另一个是粗网格网格。从细网格数组中获取的信息用于通知粗网格网格的特征。运行程序时,它只使用1%的CPU但最大化了RAM(8GB)。运行需要几天时间。解决此问题的最佳方法是什么? GPU处理是否是一个好主意,还是需要找到一种将已完成计算的一部分卸载到HDD的方法?
我只是试图找到思路以解决问题。我的模型是否只是将太多数据拖入RAM,导致计算缓慢?
我只是试图找到思路以解决问题。我的模型是否只是将太多数据拖入RAM,导致计算缓慢?