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如何阻止 Ubuntu 20.04 限制我的 CPU 空间？

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如何阻止 Ubuntu 20.04 限制我的 CPU 空间？

安装 Ubuntu 20.04 后，一切都运行良好。但是，在安装和使用一些应用程序（Matlab 和 Matlab/Dynare）后，Ubuntu 似乎限制了我的 CPU 使用率。我使用 openMP 和一个曾经实现 100% CPU 使用率的代码，但现在速度慢了很多，top 显示以下内容： 从顶部输出 我的处理器总共有 32 个内核和 64 个线程。此代码使用了所有线程，之前 CPU 使用率达到 100%。但是，现在总 CPU 使用率仅为 18.9%。还请注意，主作业几乎使用了 6400% 的 CPU=64*100。与以前相比，现在的代码非常慢。以下是 htop 显示的内容： htop 的输出 线程只是在进行独立计算，没有任何交互（只是在最后把所有东西放在一起）。过去我遇到过同样的问题，我通过重新安装 Ubuntu 解决了它。有没有办法在不重新安装 Ubuntu 的情况下解决问题？在 C++ 中，我使用一个非常简单的循环，线程之间没有交互（完全并行）：

// nproc is the number of threads to be used
// NIT is the total number of random draws to be obtained
// NITper is the number of random draws per thread, 
// NIT= nproc*NITper
arma::vec keepn=arma::zeros(NIT,1); // vector to keep the random draws
// Ydep is a matrix of data, it is to be read (but not modified) by threads. In reality I have more of these, but this is a simplified version. 
 
  omp_set_num_threads(nproc);  
#pragma omp parallel for schedule(static) 
  for (int ii=0; ii<=nproc-1; ii++){
   arma::vec Lkeepn=arma::zeros(NITper,1); 
         Gibbs_Inte(Ydep, Lkeepn, NITper);  
// Ask thread ii to obtain NITper random values, which are stored in Lkeepn
int l1=ii*NITper; 
int l2=(ii+1)*NITper-1; 
keepn.rows(l1,l2)=Lkeepn;  // write random draws in keepn
}

我检查了 gcc 的 spec 文件，它与全新安装 ubuntu 后的文件相同，所以问题不存在。是否有可能某些应用程序更改了限制我的 CPU 使用率的系统范围设置？我该如何解决这个问题？

如果我执行“strace -p PID”，我会得到以下结果：

sched_yield()                           = 0
futex(0x7fa75e2e6a10, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = -1 EAGAIN (Resource temporarily unavailable)
futex(0x7fa75e2e6a10, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = -1 EAGAIN (Resource temporarily unavailable)
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 1
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = -1 EAGAIN (Resource temporarily unavailable)
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAIT_PRIVATE, 2, NULL) = 0
futex(0x7fa75e2e5c80, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e6d90, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
futex(0x7fa75e2e7010, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
sched_yield()                           = 0
futex(0x7fa75e2e6d90, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0
sched_yield()                           = 0

我尝试将仅由线程读取的共享变量设置为私有变量，但问题仍然存在。

答案1

问题是 Matlab 或/和 Matlab/Dynare 安装了 OpenBlas，而在 Ubuntu 20.04 中它有一个错误，该错误已在其他地方报告： https://github.com/xianyi/OpenBLAS/issues/2642

解决方案是卸载 OpenBlas。以下方法对我有用：

sudo apt-get remove libopenblas0
sudo apt-get remove libopenblas0-pthread

代码在处理矩阵时变慢。OpenBlas 导致线程相互冲突。在删除 OpenBlas 之前，我尝试了 OPENBLAS_NUM_THREADS=1，但这并没有解决性能问题。删除 OpenBlas 后，我的计算速度与以前一样快（比使用 OpenBlas 快得多）。

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