详解 concurrent.futures 线程池的动态缩容与任务超时控制机制
在高性能的并发编程中,控制任务的执行时间和优雅地管理资源至关重要。Python 的 concurrent.futures 模块提供了一个高级接口来异步执行可调用对象,它内置了对任务超时和资源释放的支持。 本文将详细介绍如何使用 Thread...
在高性能的并发编程中,控制任务的执行时间和优雅地管理资源至关重要。Python 的 concurrent.futures 模块提供了一个高级接口来异步执行可调用对象,它内置了对任务超时和资源释放的支持。 本文将详细介绍如何使用 Thread...
在高性能计算和深度学习领域,分布式训练(如PyTorch DDP)是加速模型收敛的关键手段。然而,分布式环境的复杂性,尤其是涉及多机或多GPU通信时,经常会导致令人头疼的死锁或连接超时问题。这些问题往往源于网络配置错误、防火墙限制或进程间同...