優化 AMD Ryzen 筆記型電腦上的 JMP 效能您好 JMP 社區，
我想分享我的積極經驗，並尋求在新設定上優化 JMP 軟體的進一步見解，特別是在處理大型數據集和運行複雜分析時。
我最近升級了一台新筆記型電腦，到目前為止，它的性能給我留下了深刻的印象。憑藉其強大的處理核心，它可以順利處理大部分任務。然而，我注意到，當運行更密集的分析時，例如大數據導入或複雜的迴歸模型，效能會略有滯後。
我使用的是具有 16 GB RAM 的筆記型電腦，我預計它非常適合運行 JMP。在大多數情況下，它運作得很好，無縫地處理基本的資料操作和分析。但是，對於要求更高的任務（例如時間序列預測或運行高級腳本），我偶爾會注意到輕微的延遲。
我最近改用了配備 Ryzen 7 處理器的AMD Ryzen 筆記型電腦，結果總體來說非常出色。這款筆記型電腦提供了出色的多任務處理功能，我發現它的響應速度很快，即使在處理大型數據集時也是如此。看來，在記憶體分配和關閉不必要的後台應用程式方面進行一些微調，性能可以更加流暢。
如果有人有在 AMD Ryzen 筆記型電腦上優化 JMP 的經驗，我很想聽聽您的建議！我們將非常感謝您為確保最佳性能而進行的任何調整或設定。
此外，我很好奇 JMP 如何在 AMD 系統上利用多執行緒和 GPU 加速。任何有關最大化這些功能的建議都會非常有幫助。
期待您的想法和建議！
資料存取回覆：優化 AMD Ryzen 筆記型電腦上的 JMP 效能如果您可以添加更多內存，請添加它，如果可能的話將其最大化。
隨著數據不斷增長，對 RAM 的需求也隨之增長。請記住，JMP 在記憶體中完成所有操作，因此記憶體是寶貴的商品，通常比處理器速度更重要。大數據可能導致需要 RAM 的大量矩陣運算。
目前在 Windows 上，只有 Torch 和 XGBoost 外掛程式使用 GPU，但我相信這僅限於 CUDA，即 Nvidia GPU。您可以透過安裝 pyopencl 透過 Python 使用 AMD GPU 和 Nvidia GPU 支援的 OpenCL。 Pyopencl 將允許您編寫可以透過 Python 整合與 JMP 互動的 GPU 程式。即使使用 JMP 14-17 也是可能的，但使用 JMP 18 及更高版本會獲得更好的體驗。
JMP 確實利用了 CPU 核心上的多執行緒。但目前除了 3D 圖形和上述插件之外，不使用 GPU 加速。
