<div dir="ltr">You could try and install your own numpy to check whether that resolves the problem.</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2015-04-29 17:40 GMT+02:00 simona bellavista <span dir="ltr"><<a href="mailto:afylot@gmail.com" target="_blank">afylot@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">on cluster A 1.9.0 and on cluster B 1.8.2</div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2015-04-29 17:18 GMT+02:00 Nick Papior Andersen <span dir="ltr"><<a href="mailto:nickpapior@gmail.com" target="_blank">nickpapior@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Compile it yourself to know the limitations/benefits of the dependency libraries.<div><br></div><div>Otherwise, have you checked which versions of numpy they are, i.e. are they the same version?<br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div>2015-04-29 17:05 GMT+02:00 simona bellavista <span dir="ltr"><<a href="mailto:afylot@gmail.com" target="_blank">afylot@gmail.com</a>></span>:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div><div dir="ltr">I work on two distinct scientific clusters. I have run the same python code on the two clusters and I have noticed that one is faster by an order of magnitude than the other (1min vs 10min, this is important because I run this function many times). <div><br></div><div>I have investigated with a profiler and I have found that the cause of this is that (same code and same data) is the function numpy.array that is being called 10^5 times. On cluster A it takes 2 s in total, whereas on cluster B it takes ~6 min.  For what regards the other functions, they are generally faster on cluster A. I understand that the clusters are quite different, both as hardware and installed libraries. It strikes me that on this particular function the performance is so different. I would have though that this is due to a difference in the available memory, but actually by looking with `top` the memory seems to be used only at 0.1% on cluster B. In theory numpy is compiled with atlas on cluster B, and on cluster A it is not clear, because numpy.__config__.show() returns NOT AVAILABLE for anything.</div><div><br></div><div>Does anybody has any insight on that, and if I can improve the performance on cluster B?</div></div>
<br></div></div>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><span><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><div dir="ltr"><div>Kind regards Nick</div></div></div>
</font></span></div>
<br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Kind regards Nick</div></div></div>
</div>