Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausWir sind frustriert, wenn JMP nach dem Starten eines Skripts, das viel Zeit in Anspruch nimmt, einfriert. Aber selbst in den meisten dieser Situationen ist nur ein CPU-Thread aktiv. JMP sollte in der Lage sein, die Vorteile heutiger Multicore-Prozessoren zu nutzen und auch dann weiterzuarbeiten, wenn ein umfangreiches Skript ausgeführt wird.
Automatisierung und SkripterstellungBetreff: Zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausführen – Status geändert in: Wird untersuchtBetreff: Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund aus – Status geändert in: BestätigtHallo @nao , Danke für deinen Vorschlag! Wir haben Ihre Anfrage erfasst und werden sie prüfen.
Betreff: Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausIch werde dieses Thema noch einmal aufgreifen. Ich habe ein MacBook Pro mit 32 GB (RAM) und selbst wenn JMP das einzige laufende Programm ist, das mehr als 100 MB RAM benötigt (d. h. keine anderen RAM-hungrigen Programme), kann ich mein Macbook Pro nicht bekommen ( 2019), um JMP mehr als 2 GB RAM zuzuweisen. Mir ist klar, dass dies wahrscheinlich eher ein Mac-Problem als ein JMP-Problem ist, aber es kommt mir seltsam vor, dass ich 32 GB RAM habe, von denen nur 1 an JMP geht, und die Analyse dann eine Stunde lang hängen bleibt, bevor sie abgeschlossen ist (82 Spalten x 1000 Zeilen). MDS). Kann ich meinem Computer nicht einfach sagen, dass er alles, was er hat, für die betreffende Anwendung verwenden soll? Ich schätze, die CPU ist während dieser MDS-Analyse auf 100 % ausgelastet, aber es kommt mir seltsam vor, dass der JMP zugewiesene Speicher nie mehr als 2 GB beträgt, obwohl 30 GB ungenutzter RAM vorhanden sind! Die gleiche Analyse dauert auf meinem MacBook Air mit 8 GB RAM genauso lange. Sollte ein 32-GB-RAM-Computer unter sonst gleichen Bedingungen eine große Aufgabe nicht besser bewältigen als ein 8-GB-RAM-Computer?
Betreff: Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausIch komprimiere regelmäßig Daten. Dies ist sehr nützlich, wenn Sie an einer großen Datentabelle arbeiten müssen. Hier ist ein weiterer Trick: Wenn Sie an einem großen Datensatz arbeiten müssen, aber regelmäßig nur eine begrenzte Anzahl von Spalten verwenden und viele Spalten nur minimal (oder nie) verwendet werden, können Sie die Arbeit beschleunigen, indem Sie weniger häufig verwendete Spalten mit dem Befehl „Subset“ trennen /function, erstellen Sie eine gemeinsame ID-Spalte für beide Tabellen und verknüpfen Sie sie über Virtual Join.Betreff: Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausVielen Dank für Ihre Klarstellung. Ich liebe auf jeden Fall die Fähigkeit von JMP, die Vorteile von Multicore-Prozessoren für bestimmte Aufgaben zu nutzen, wie zum Beispiel die Anzeige von Histogrammen mehrerer Spalten. Ich schätze auch die Fähigkeit von JSL, Multithreading über die Parallel Assign()-Funktion zu ermöglichen. Ein kleiner Trick, den ich oft verwende, besteht darin, eine separate Instanz von JMP zu starten, während eine zeitaufwändige Aufgabe verarbeitet wird. Das Problem tritt auf, wenn wir eine zeitaufwändige Aufgabe in JSL, typischerweise das Durchsuchen einer Big-Data-Tabelle, nicht vorhersagen können und feststellen, dass JMP einfriert, ohne dass überhaupt ein Fortschrittsbalken angezeigt wird. In solchen Situationen ist es hilfreich, an einer separaten JMP-Instanz zu arbeiten. JMP ist jedoch nicht darauf ausgelegt, eine solche Verwendung mehrerer Instanzen zu ermöglichen, und es ist in der Regel sehr verwirrend und oft ineffizient, da wir sehr darauf achten müssen, welche Instanz von JMP ausgeführt wird Was. Ich kann nicht anders, als RStudio zu vermissen, das Codes an R sendet, die im Hintergrund laufen und weiterhin Befehle annehmen, während zeitaufwändige Aufgaben verarbeitet werden.Betreff: Führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Hintergrund ausJMP ist definitiv Multi-Thread-fähig und kann mehrere CPU-Kerne nutzen ... aber nicht alle Plattformen nutzen dies.
Hier ist eine Liste der JMP-Plattformen, die Multithreading unterstützen: http://www.jmp.com/support/notes/49/280.html
Und Sie können auch versuchen, die Datentabelle zu komprimieren, was eine enorme Speicher- und Ausführungszeitersparnis bedeuten kann: https://community.jmp.com/t5/Discussions/how-to-optimize-the-cpu-memory-usage-in-jmp-on-Windows/td-p/8492
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