멀티코어 성능을 위해 CPU 바인딩된 Python 루프를 어떻게 병렬화할 수 있습니까?

멀티코어 성능을 위해 Python 루프를 병렬화하는 방법

질문:

CPU의 경우 -바운드 Python 루프, 다중 루프의 기능을 활용하기 위해 작업을 효과적으로 병렬화하는 방법 코어?

답변:

Python 인터프리터는 GIL(Global Interpreter Lock)을 적용하여 동일한 인터프리터의 스레드에서 Python 코드를 동시에 실행하는 것을 금지합니다. 따라서 CPU 바인딩된 작업의 경우 스레드 대신 여러 프로세스를 활용하는 것이 더 효율적입니다.

프로세스 풀을 사용한 병렬화:

Python은 프로세스 풀을 생성하는 두 가지 간단한 방법을 제공합니다. :

• 멀티프로세싱 모듈:

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

이 접근 방식은 다중 처리 모듈을 활용하고 스레드 수를 직접 제어할 수 있습니다. 그러나 대화형 인터프리터에서는 문제가 발생할 수 있습니다.

• Concurrent.futures.ProcessPoolExecutor:

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

이 방법은 동시 해석을 사용합니다. .futures.ProcessPoolExecutor이며 다중 처리 모듈 위에서 작동하여 유사한 기능을 제공합니다.

두 가지 방법 모두 루프 반복을 별도의 프로세스에 분산하여 병렬화를 달성하여 CPU 바인딩된 계산 성능을 크게 향상시킵니다.

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