在后台运行耗时的任务当我们发现 JMP 在启动需要很长时间的脚本后冻结时，我们感到很沮丧。 但即使在大多数此类情况下，也只有一个 CPU 线程处于活动状态。 JMP 应该能够利用当今的多核处理器，即使在运行繁重的脚本时也能继续工作。
脚本回复：在后台运行耗时的任务 - 状态更改为：已确认你好@nao ， 谢谢你的建议！ 我们已收到您的请求并将予以考虑。
Re: 在后台运行耗时的任务我要复活这个话题。 我有一台 32 GB (RAM) 的 Macbook Pro，即使 JMP 是唯一需要超过 100 MB RAM 的运行程序（即，没有其他需要 RAM 的程序），我也无法获得我的 Macbook Pro（ 2019) 为 JMP 分配超过 2 GB 的 RAM。 我意识到这可能更多是 Mac 问题而不是 JMP 问题，但我有 32 GB RAM，其中只有 1 GB 用于 JMP，然后分析在完成前挂起一个小时（82 列 x 1000 行），这似乎很奇怪材料数据表）。 我不能只告诉我的计算机将它获得的所有内容用于相关应用程序吗？ 我的意思是，我猜想在此 MDS 分析期间 CPU 处于 100%，但分配给 JMP 的内存从未超过 2 GB 似乎很奇怪，尽管有 30 GB 未使用的 RAM！ 在我的 8 GB RAM Macbook Air 上进行相同的分析需要相同的时间。 在其他条件相同的情况下，一台 32GB RAM 的计算机不应该比一台 8GB RAM 的计算机更好地处理大工作吗？
Re: 在后台运行耗时的任务我经常压缩数据。 当您需要处理大型数据表时，这非常有用。 这是另一个技巧：当您需要处理一个庞大的数据集但您经常只使用有限数量的列并且有许多最少（或从不）使用的列时，您可以通过使用 Subset 命令分离不常用的列来加快速度/function，在两个表上创建共享 ID 列，并通过 Virtual Join 链接它们。Re: 在后台运行耗时的任务感谢您的澄清。 我非常喜欢 JMP 在某些特定任务中利用多核处理器的能力，例如显示多列直方图。 我也很欣赏 JSL 通过 Parallel Assign() 函数启用的多线程功能。 我经常使用的一个小技巧是在处理一些耗时的任务时启动一个单独的 JMP 实例。 当我们无法预测 JSL 中的一项耗时任务（通常是通过大数据表）并发现 JMP 冻结甚至没有显示进度条时，就会出现问题。 在这种情况下，在单独的 JMP 实例上工作是有帮助的，但 JMP 并非旨在促进此类多实例的使用，而且它通常非常混乱且效率低下，因为我们需要非常注意 JMP 的哪个实例在做什么什么。 我忍不住想念 RStudio，它向在后台运行的 R 发送代码，并在处理任何耗时的任务时不断接受命令。Re: 在后台运行耗时的任务JMP 绝对是多线程感知的，可以利用多个 CPU 内核……但并非所有平台都利用这一点。
以下是多线程 JMP 平台的列表： http://www.jmp.com/support/notes/49/280.html
您还可以尝试压缩数据表，这可以节省大量内存和执行时间： https://community.jmp.com/t5/Discussions/how-to-optimize-the-cpu-memory-usage-in-jmp-on-Windows/td-p/8492
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