Speed up usage of threadpoolctl
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 18/100
- Issue 类型
- 重构
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- performance
调研方向
The payload names only ThreadpoolController and the caching of CDLL handles, not specific files. Read the open pull request #249 first, since it is already working on this. Any change should be measured against the overhead benchmarks the issue describes, and the work is not done until those numbers improve.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Initial benchmarking with more extensive use of threadpoolctl in scikit-learn suggest that the overhead of setting limits can be considerable. While there may be ways to improve that within joblib and/or scikit-learn, having threadpoolctl itself be faster would help all users.
Some ideas:
- Microoptimizations.
- Caching the
ThreadpoolController, and invalidating it when imports change. - Caching individual
CDLL. This has the nice property that one can reasonably assume they never get unloaded, so you don't need invalidation logic. - ... maybe more as I look at profiling results and think ...
- 主要语言
- Python
- 星标
- 434
- 派生
- 38
- 平均合并
- 2 天 14 小时
- 30 天内合并 PR
- 8
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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