@idnovikov要考虑的事情:块是在行项级别定义的,而不是模块或模型级别。如果未并行计算块,则开设模型将需要更长的时间,因为该模型正在完成完整的计算(从构建列表构建列表,构建模块,构建模块,构建订单项,加载存储的数据并启动所有公式来计算所有内容)不要将子任务与块数量混淆。子任务的数量取决于块的细胞计数。使用天然版本,虽然块数量更多,但块的实际尺寸较小,因此每个块的子任务较少。在叶子级别,假版本使用100个子任务,因为块单元计数较大。本机版本使用2个子任务,50次。子任务是可以拆分的块的“块”,允许多个子任务处理。细胞计数越大,子任务越多。这是否意味着它将更快?并非总是因为还有更多的处理。 Can it be faster? Yes, that is why David, @MarkWarren , and I say it depends. And it is also why people should not fear sparsity (to a certain extent). David's article is an extreme case showing 50 native versions in order to make a point The picture in David's article about sub-tasks is one block only, at the leaf level. Not all blocks will have the same number of sub-tasks as the cell count decreases at the aggregate levels. Hope that helps.
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