<br><br><div><span class="gmail_quote">On 7/25/07, <b class="gmail_sendername">Lars Friedrich</b> <<a href="mailto:lfriedri@imtek.de">lfriedri@imtek.de</a>> wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Hello,<br><br>I tried the following:<br><br><br>####### start code<br><br>a = N.random.rand(1000000)<br><br>myFile = file('test.bin', 'wb')<br><br>for i in range(100):<br>        a.tofile(myFile)<br><br>myFile.close
()<br><br>####### end code<br><br><br>And this gives roughly 50 MB/s on my office-machine but only 6.5 MB/s on<br>the machine that I was reporting about.<br><br>Both computers use Python 2.4.3 with enthought 1.0.0 and numpy 
1.0.1<br><br>So I think I will go and check the harddisk-drivers. array.tofile does<br>not seem to be the problem and actually seems to be very fast. Any other<br>recommendations?</blockquote><div><br>You might check what disk controllers the disks are using. I got an almost  x10 speedup moving some disks from a DELL PCI CERC board to the onboard SATA and using software raid.  Sometimes DMA isn't enabled, but that is pretty rare these days.
<br><br>Chuck<br></div><br></div><br>