Python의 `multiprocessing`과 `concurrent.futures`는 성능 향상을 위해 어떻게 간단한 루프를 병렬화할 수 있습니까?

간단한 Python 루프 병렬화: 다중 처리 옵션 탐색

고성능 컴퓨팅 영역에서 병렬화는 속도를 높이는 데 사용되는 효과적인 기술입니다. 계산 집약적인 작업의 실행. 이 질문은 두 가지 널리 사용되는 다중 처리 접근 방식인 multiprocessing 모듈과 Concurrent.futures.ProcessPoolExecutor를 사용하여 간단한 Python 루프를 병렬화하는 실제 구현을 탐구합니다.

CPython의 전역 해석기 잠금: 경고

구체적인 방법을 살펴보기 전에 CPython 구현의 전역 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 통역사 잠금(GIL). GIL은 본질적으로 동일한 인터프리터 내의 다른 스레드에 의한 Python 코드의 동시 실행을 금지합니다. 이러한 제한은 스레드가 주로 I/O 바인딩 작업에 유용하지만 CPU 바인딩 워크로드에는 유용하지 않음을 의미합니다. calc_stuff() 함수 이름이 CPU 바인딩된 작업을 제안한다는 점을 고려하면 여러 프로세스를 활용하는 것이 좋습니다.

multiprocessing 모듈을 사용한 다중 처리

multiprocessing 모듈은 다음 작업에 대한 간단한 메커니즘을 제공합니다. 프로세스 풀을 생성합니다. 아래 코드는 그 사용법을 보여줍니다:

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

concurrent.futures.ProcessPoolExecutor를 사용한 다중 처리

또는 Concurrent.futures.ProcessPoolExecutor를 사용하여 프로세스 병렬화를 달성할 수도 있습니다. . 이 방법은 동일한 다중 처리 모듈을 사용하여 동일한 기능을 보장합니다.

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

두 다중 처리 방법 모두 CPU 바인딩 작업 부하를 병렬화하는 간편한 접근 방식을 제공하므로 Python 코드의 효율성을 향상시키는 데 유용한 도구가 됩니다.

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