@IDNovikov需要考虑的事情:块是在行项级别定义的,而不是模块或模型级别。如果区块不是并行计算的,打开一个模型将花费更长的时间,因为模型正在进行完整计算(计算从构建列表、构建模块、构建行项目、加载存储数据到启动所有公式的所有事情)不要将子任务与区块的数量混淆。子任务的数量依赖于块的单元格计数。对于Native版本,虽然块的数量更多,但块的实际大小更小,因此每个块的子任务更少。在叶级,假版本使用100个子任务,因为块单元数更大。原生版本使用2个子任务,共50次。子任务是块的“块”,可以被分割出来,允许多个子任务处理。细胞数越大,子任务越多。这是否意味着它会更快?并不总是这样,因为有更多的事情需要处理。 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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