|
|
本帖最后由 jaycty 于 2025-10-15 15:45 编辑
另外豆包和GROK的答案你可以看看
GROK
问题分析与可能原因根据您的描述，新工作站（AMD Threadripper 7975WX，Windows 11 24H2）在运行Python科学计算脚本时出现CPU单核利用率低和首次导入scipy等库极慢的问题，而办公PC（Intel i7-13700，Windows 11 23H2）正常。这很可能是由于AMD CPU与Intel CPU在数值库（NumPy/SciPy）优化上的差异、Windows 11 24H2的调度/节流机制，以及Python环境配置不匹配导致的。其他软件性能正常，也支持这是Python生态特有的问题（SciPy依赖BLAS线性代数库，在AMD上默认优化不足）。CPU单核利用：Python的GIL（全局解释器锁）限制线程，但科学计算如SciPy的griddata通常通过NumPy的BLAS后端多线程。AMD Threadripper有32核心/64线程，默认BLAS（MKL）在AMD上会fallback到低优化路径，只用少量核心。办公PC的Intel CPU能充分利用MKL的AVX2/AVX512优化。
首次导入慢：SciPy导入涉及C扩展和BLAS初始化，首次运行时会进行JIT编译或优化。在Win11 24H2上，AMD系统有已知节流问题（后台进程CPU被限速），加上Threadripper高核心数调度开销，导致588s的极端延迟。后续运行可能正常，因为缓存了。
关闭超线程无效，是因为问题不在SMT，而在库优化和OS调度。建议排查与修复步骤以下是逐步优化方案，从简单到复杂。优先在PyCharm中设置环境变量（Run Configuration > Environment Variables）。建议用Anaconda/Miniconda管理环境（pip安装的Python默认BLAS不优），下载地址：https://www.anaconda.com/download。步骤
操作描述
预期效果
注意事项
1. 更新AMD驱动与Win11补丁
下载最新AMD Chipset Drivers（v7.04.09.545或更高），安装后重启。检查Win11更新（设置 > 更新和安全）。
修复24H2对AMD的调度bug，提升整体性能10-15%。
如果游戏/其他app有FPS掉帧，也会顺带修复。
2. 优化BLAS后端（核心修复）
在PyCharm Run Config中添加环境变量：MKL_DEBUG_CPU_TYPE=5（针对Anaconda默认MKL）。
或创建新Conda环境：conda create -n amd_opt python=3.11；conda activate amd_opt；conda install numpy scipy -c conda-forge（用OpenBLAS）。
AMD上NumPy/SciPy多核利用率提升3-5x，导入时间降至秒级。办公PC无需改。
MKL变量是Intel“黑科技”，AMD兼容但非官方；OpenBLAS更稳定。测试：跑import numpy as np; np.dot(np.random.rand(10000,10000), np.random.rand(10000,10000))观察CPU。
3. 修复Win11 24H2节流
设置 > 系统 > 显示 > 图形设置，关闭“硬件加速GPU调度”。
运行脚本时保持终端窗口活跃（焦点在前台）。
用任务管理器设Python/PyCharm进程优先级为“高”。
首次导入从588s降到<10s；避免后台CPU限速。
24H2对AMD有throttling，焦点切换时掉速明显。若无效，考虑回滚到23H2（设置 > 恢复）。
4. 检查多核利用（脚本侧）
如果脚本未用multiprocessing，添加：from multiprocessing import Pool; pool = Pool(processes=32); pool.map(your_func, data)。
确认工作项数>核心数（e.g., >32）。在PyCharm设VM选项：-XX:ActiveProcessorCount=32。
强制用所有核心，CPU从1核到全核。
Threadripper调度需足够负载；测试htop或任务管理器观察。
5. PyCharm特定优化
PyCharm > 设置 > Build/Execution/Deployment > Console > Python Console，启用“Use existing console for running”。
若用虚拟环境，确保激活后重启PyCharm。
减少导入开销；PyCharm索引多线程正常。
如果PyCharm本身CPU高，限线程：Help > Edit Custom VM Options，添加-Didea.indexer.thread.count=8。
6. 基准测试与隔离
跑简单基准：timeit导入from scipy.interpolate import griddata。
对比无PyCharm直接cmd跑python script.py。
若仍慢，检查NVMe SSD健康（CrystalDiskInfo）和内存（MemTest86）。
隔离是否PyCharm/环境问题。
512G RAM足，但高核心下内存带宽可能瓶颈。
测试验证导入测试：重启后跑脚本，记录时间。若<5s，OK。
CPU测试：用psutil库监控psutil.cpu_percent(interval=1)，或任务管理器“详细信息”标签看进程亲和力。
如果以上无效，考虑重装Python用Miniforge（AMD优化版Conda）：https://github.com/conda-forge/miniforge。
这些步骤基于AMD高核CPU的已知痛点，应能解决90%情况。若提供脚本片段或具体错误，我可进一步诊断。希望帮到您！
豆包
根据你描述的情况，这两个问题很可能与 Python 环境配置或系统设置有关，而非硬件本身的问题。以下是一些排查思路：
1. 关于 CPU 占用率异常（仅 1 个核心工作）
检查 Python 的多线程支持：某些科学计算库（如 NumPy、SciPy）默认可能不会充分利用多核心，尤其是在 Windows 环境下。可以尝试：
确认是否使用了支持多线程的库版本（如 MKL 优化的 NumPy）
在代码中添加显式的多线程控制，例如：
python
运行
import os
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "16" # 根据CPU核心数调整
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "16"
检查 PyCharm 运行配置：确保没有在运行配置中设置了单线程限制，或使用了 "Python Console" 模式（有时会限制并行）
测试纯 Python 多线程代码：用简单的多线程测试程序验证 CPU 是否能被充分利用，排除硬件或系统层面的限制
2. 关于库导入时间过长（588s）
检查 antivirus 软件：新工作站可能启用了更严格的实时扫描，导致首次导入库时需要扫描大量文件。可以尝试：
将 Python 安装目录和项目目录添加到杀毒软件白名单
临时关闭实时防护测试导入时间
检查库的安装方式：建议使用 conda 或 pip 重新安装关键库，确保是针对新系统优化的版本：
bash
# 尝试重新安装scipy
pip uninstall scipy -y
pip install scipy --no-cache-dir
检查系统资源访问权限：新机器可能有不同的权限设置，导致 Python 在访问系统资源或编译缓存时受阻
检查系统日志：在导入库的同时查看 Windows 事件查看器，可能会发现权限或资源访问相关的错误信息
3. 其他可能的解决方案
更新系统和驱动：确保 Windows 11 24H2 的所有补丁都已安装，特别是芯片组驱动和 CPU 相关驱动
尝试 Anaconda 发行版：Anaconda 的科学计算库通常经过更好的优化，可能解决兼容性问题
检查电源计划：确保工作站使用 "高性能" 电源计划，而非 "平衡" 或 "节能" 模式
运行系统诊断：使用 Windows 自带的系统诊断工具检查是否有硬件或系统配置异常
建议先从重新安装优化过的科学计算库开始排查，这通常能解决大多数类似的性能异常问题。如果问题依旧，可以尝试在命令行中运行 Python 脚本（不通过 PyCharm），排除 IDE 本身的影响。
|
|
310112100042806
发表于 2025-10-14 23:03
