Ciao comunità JMP,
Volevo condividere la mia esperienza positiva e cercare ulteriori spunti su come ottimizzare il software JMP sulla mia nuova configurazione, soprattutto quando si gestiscono grandi set di dati ed eseguono analisi complesse.
Di recente ho effettuato l'upgrade a un nuovo laptop e, finora, sono rimasto impressionato dalle sue prestazioni. Con i suoi potenti core di elaborazione, ha gestito senza problemi la maggior parte delle attività. Tuttavia, ho notato che quando si eseguono analisi più intensive, come grandi importazioni di dati o modelli di regressione complessi, si verifica un leggero ritardo nelle prestazioni.
Sto usando un laptop con 16 GB di RAM, che mi aspettavo fosse l'ideale per eseguire JMP. Per la maggior parte, ha funzionato molto bene, gestendo la manipolazione e l'analisi dei dati di base senza problemi. Tuttavia, per attività più impegnative come la previsione di serie temporali o l'esecuzione di script avanzati, ogni tanto noto un leggero ritardo.
Di recente sono passato a un laptop AMD Ryzen con un processore Ryzen 7 e i risultati sono stati generalmente eccellenti. Questo laptop offre grandi capacità multitasking e l'ho trovato molto reattivo, anche quando lavoro con grandi set di dati. Sembra che con un po' di messa a punto in termini di allocazione della memoria e chiusura di app in background non necessarie, le prestazioni possano essere ancora più fluide.
Se qualcuno ha esperienza nell'ottimizzazione di JMP su laptop AMD Ryzen, mi piacerebbe sentire i vostri suggerimenti! Qualsiasi modifica o impostazione che avete utilizzato per garantire prestazioni ottimali sarebbe molto apprezzata.
Inoltre, sono curioso di sapere come JMP utilizza il multi-threading e l'accelerazione GPU sui sistemi AMD. Qualsiasi consiglio su come massimizzare queste funzionalità sarebbe incredibilmente utile.
Non vediamo l'ora di leggere i vostri pensieri e suggerimenti!
Se puoi aggiungere altra memoria, aggiungila, se possibile massimizzala.
Man mano che i dati continuano a crescere, aumenta anche la necessità di RAM. Ricorda che JMP fa tutto in memoria, quindi la memoria è una merce preziosa, spesso più della velocità del processore. Grandi quantità di dati possono portare a enormi calcoli di matrice che richiedono RAM.
Al momento su Windows, solo i componenti aggiuntivi Torch e XGBoost utilizzano GPU, ma credo che ciò sia limitato a CUDA, che sarebbe GPU Nvidia. Puoi utilizzare OpenCL, supportato su GPU AMD e GPU Nvidia tramite Python installando pyopencl. Pyopencl ti consentirà di scrivere programmi GPU con cui puoi interagire con JMP tramite Python Integration. Ciò è possibile anche con JMP 14-17, ma è un'esperienza molto migliore con JMP 18 e versioni successive.
JMP sfrutta il multi-threading sui core della CPU. Ma al momento non utilizza l'accelerazione GPU, fatta eccezione per la grafica 3D e i suddetti componenti aggiuntivi.
