Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
multiprocessing:
* Mechanizmus: Vytvára viac nezávislých procesov Pythonu, každý s vlastným tlmočníkom a pamäťovým priestorom. Je to skvelé na obídenie zámku globálneho tlmočníka (GIL) v Cpythone, čo umožňuje skutočnú paralelizmus pre úlohy viazané na CPU.
* škálovateľnosť: Stupnice dobre pre úlohy viazané na CPU, ktoré sa dajú ľahko rozdeliť na nezávislé kúsky. Trpí však významnými režijnými nákladmi v dôsledku:
* Vytvorenie procesu: Vytváranie a riadenie procesov je drahé. Čím viac procesov, tým vyššia je réžia.
* Interprocess Communication (IPC): Zdieľanie údajov medzi procesmi zahŕňa serializáciu/deserializáciu, ktorá zvyšuje latenciu. „Multiprocessing“ používa metódy, ako sú fronty alebo potrubia, ktoré sú v porovnaní so zdieľaním pamäte relatívne pomalé.
* Správa pamäte: Každý proces má svoj vlastný pamäťový priestor, čo vedie k zvýšenej spotrebe pamäte v porovnaní s vláknami.
* Najlepšie pre: Relatívne nezávislé úlohy, kde je zvládnuteľná režijná náklady na vytváranie procesov a komunikáciu. Úlohy, ako je spracovanie obrazu, numerické simulácie s nezávislými časťami alebo aplikovanie rovnakej funkcie na mnoho nezávislých vstupov.
dask:
* Mechanizmus: Vytvára graf úlohy predstavujúci závislosti medzi výpočtami. Tento graf sa potom vykonáva pomocou multiprocesitovania (alebo závitu alebo dokonca distribuovaných výpočtových klastrov). Je to abstrakcia na vyššej úrovni ako `multiprocessing`.
* škálovateľnosť: Stupnice oveľa lepšie ako „multiprocesné“ pre väčšie súbory údajov a zložitejšie výpočty. Efektívne riadi zložitosť plánovania úloh a pohybu údajov:
* Plánovanie úloh: Dask's Scheduler Inteligentne plánuje úlohy, berúc do úvahy závislosti a dostupnosť zdrojov. Vyhýba sa zbytočným réžiam minimalizovaním komunikácie medzi procesom.
* Dátové rozdelenie: V prípade veľkých súborov údajov rozdelí Dask údaje do menších kúskov, ktoré je možné spracovať paralelne. Účinne sa zaoberá miešaním a agregáciou údajov.
* Distribuované výpočty: Ľahko sa rozširuje na zhluky strojov, čo umožňuje masívny paralelizmus.
* Najlepšie pre: Veľké súbory údajov, zložité výpočty zahŕňajúce závislosti na údajoch a situácie, ktoré si vyžadujú distribuované výpočty. Vynikajúce pre úlohy zahŕňajúce:
* Analýza údajov (pandas, numpy): Dask poskytuje paralelné ekvivalenty pandas a numpy polia.
* strojové učenie: Zvláda veľké súbory údajov pre modely výcviku strojového učenia.
* Vedecké výpočty: Uľahčuje paralelné vykonávanie komplexných simulácií a numerických algoritmov.
Súhrnná tabuľka:
| Funkcia | Multiprocessing | Dask |
|----------------|--------------------------------------|------------------------------------------|
| Paralelizmus TRUE (CPU viazané) True (CPU viazané, potenciálne distribuované)
| Režijné náklady Vysoké (tvorba procesu, IPC) Nižšie (efektívne plánovanie a spracovanie údajov)
| Škálovateľnosť Obmedzené režijnými nákladmi Vysoké stupnice na veľké súbory údajov a zhluky
| Manipulácia s údajmi | Manuál | Automatické rozdelenie a zamiešanie
| Zložitosť Nižšie (ľahšie pochopiteľné) Vyššie (strmejšia krivka učenia)
| Najlepšie pre Nezávislé úlohy viazané na procesor Veľké súbory údajov, zložité úlohy, distribuované výpočty
V podstate je „multiprocessing“ jednoduchším nástrojom na základnú paralelizáciu nezávislých úloh, zatiaľ čo Dask je výkonným rámec určeným na škálovanie oveľa väčších problémov a efektívne zvládnutie závislostí od údajov. Ak sú vaše úlohy jednoduché a údaje sa pohodlne zmestia do pamäte, môže stačiť „multiprocesívne“. Pre čokoľvek sú schopnosti a škálovateľnosť Dask a škálovateľnosť vo všeobecnosti oveľa lepšie.