Có thể sử dụng Python để xử lý song song không?
Tính toán song song là một kiến trúc trong đó một số bộ xử lý thực thi hoặc xử lý một ứng dụng hoặc tính toán đồng thời. Điện toán song song giúp thực hiện các phép tính mở rộng bằng cách phân chia khối lượng công việc giữa nhiều bộ xử lý, tất cả đều hoạt động thông qua tính toán cùng một lúc. Mục tiêu chính của tính toán song song là tăng sức mạnh tính toán khả dụng để xử lý ứng dụng và giải quyết vấn đề nhanh hơn. Trong tính toán tuần tự, tất cả các hướng dẫn chạy lần lượt mà không chồng chéo, trong khi trong tính toán song song, các hướng dẫn chạy song song để hoàn thành tác vụ nhất định nhanh hơn Show Các ứng dụng của tính toán song songSau đây là một số ứng dụng của tính toán song song
Dask là một thư viện mã nguồn mở và miễn phí được sử dụng để đạt được tính toán song song trong Python. Nó hoạt động tốt với tất cả các thư viện Python phổ biến như Pandas, Numpy, scikit-learning, v.v. Với Pandas, chúng tôi không thể xử lý các tập dữ liệu rất lớn (trừ khi chúng tôi có nhiều RAM) vì chúng sử dụng nhiều bộ nhớ. Không thể sử dụng Pandas hoặc Numpy cho các tác vụ xử lý dữ liệu của chúng tôi khi dữ liệu của chúng tôi thay đổi quy mô. Chúng tôi có thể thử các thư viện máy tính phân tán khác như Apache Spark, nhưng những thư viện đó không được viết bằng Python nên chúng tôi sẽ không thể sử dụng Pandas, Numpy hoặc các thư viện máy học khác. Tuy nhiên, Dask cung cấp các khung dữ liệu có thể xử lý các tập dữ liệu lớn với các thay đổi mã tối thiểu. Khả năng mở rộng của nó với dữ liệu của chúng tôi về thời gian xử lý hoặc mức sử dụng bộ nhớ giúp nó có lợi thế hơn các thư viện khác. Dask giúp chúng tôi tận dụng sức mạnh của điện toán phân tán với sự tích hợp liền mạch với các thư viện khoa học dữ liệu khác như Pandas hoặc Numpy So sánh với các Framework khác
Các trường hợp sử dụng của DaskCác trường hợp sử dụng Dask được chia thành hai phần -
Các bộ sưu tập Dask được sử dụng để tạo một Dask sử dụng lập trình song song để thực thi các tác vụ. Lập trình song song có nghĩa là thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc. Bằng cách này, chúng tôi có thể sử dụng hợp lý tài nguyên của mình và hoàn thành nhiều bước cùng một lúc Hãy xem một số bộ sưu tập dữ liệu được cung cấp bởi Dask
Cài đặtDask có thể được cài đặt bằng lệnh sau - 0 Hãy xem một số ví dụ về tính toán song song bằng thư viện này. 0 được sử dụng để đạt được tính song song trong mã của chúng tôi. Nó trì hoãn các cuộc gọi chức năng vào một biểu đồ nhiệm vụ với các phụ thuộc
Đầu ra sẽ là -
Các chức năng này sẽ chạy tuần tự lần lượt, mặc dù chúng không phụ thuộc vào nhau. Vì vậy, chúng tôi có thể chạy chúng song song để tiết kiệm thời gian
Đầu ra sẽ là -
Ngay cả trong ví dụ nhỏ này, chúng ta có thể thấy sự cải thiện về thời gian chạy. Chúng ta cũng có thể hình dung biểu đồ nhiệm vụ như thế này - Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất để xử lý song song?Các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như C và C++ , đã phát triển để giúp sử dụng nhiều luồng và xử lý sự phức tạp này dễ dàng hơn. Cả C và C++ hiện bao gồm các thư viện luồng. C ++ hiện đại, đặc biệt, đã đi một chặng đường dài để lập trình song song dễ dàng hơn. C ++ 11 bao gồm một thư viện luồng tiêu chuẩn.
NumPy có sử dụng xử lý song song không?NumPy không chạy song song . Mặt khác, Numba sử dụng đầy đủ khả năng thực thi song song của máy tính của bạn. Các chức năng NumPy sẽ không sử dụng nhiều lõi CPU, đừng bận tâm đến GPU.
Luồng Python song song hay đồng thời?Trên thực tế, một quy trình Python không thể chạy các luồng song song nhưng nó có thể chạy chúng đồng thời thông qua chuyển ngữ cảnh trong các hoạt động liên kết I/O . Hạn chế này thực sự được thi hành bởi GIL. Khóa phiên dịch toàn cầu Python (GIL) ngăn các luồng trong cùng một quy trình được thực thi cùng một lúc. |