Aké sú rozdiely medzi joblibom a multiprocessingom z hľadiska účinnosti výkonnosti pri paralelných výpočtových úlohách?

Vstavaná knižnica „Joblib` a Python's Multiprocessing“ ponúkajú spôsoby paralelizácie úloh, ale výrazne sa líšia v ich ľahkom používaní, výkonnostných charakteristikách a vhodnosti pre rôzne pracovné zaťaženie. Tu je rozpis ich rozdielov vo výkonnosti:

joblib:

* Abstrakcia na vyššej úrovni: Joblib je postavený * na vrchole * of `multiprocessing` (a ďalšie backendy, ako je` loky`, ktoré môžu byť často lepšie ako predvolené „multiprocessing“). Poskytuje jednoduchšie a užívateľsky prívetivejšie rozhranie, najmä pre bežné paralelné výpočtové úlohy, ako je použitie funkcie na zoznam vstupov. Táto jednoduchosť často vedie k rýchlejšiemu času rozvoja.

* Automatické správy pamäte a plánovanie úloh: Joblib spracováva správu pamäte a efektívnejšie plánovanie úloh ako priamo pomocou „multiprocessing“. Dômyselne používa techniky mapovania pamäte, aby sa zabránilo zbytočnému kopírovaniu údajov, čím sa znižuje režijné náklady. Používa tiež sofistikované stratégie na efektívne distribúciu úloh medzi procesmi.

* Lepšie spracovanie veľkých súborov údajov: Mapovanie pamäte Jobliba je obzvlášť prospešné pri riešení veľkých súborov údajov, ktoré sa pohodlne nezmestia do pamäte. Umožňuje procesom prístup k častiam údajov bez toho, aby musel všetko načítať všetko do pamäte RAM súčasne.

* Perzistencia a ukladanie do vyrovnávacej pamäte: Joblib podporuje výsledky ukladania do vyrovnávacej pamäte na disk, čo výrazne zrýchľuje opakované výpočty s rovnakými vstupmi. Táto funkcia je neuveriteľne výkonná pre časovo náročné úlohy.

* potenciálne mierne pomalšie pre veľmi jednoduché úlohy: Riadenie ďalších funkcií Jobliba by mohlo viesť k mierne pomalšiemu vykonávaniu ako „multiprocessing“ pre extrémne jednoduché paralelné úlohy, kde je samotná funkcia veľmi rýchla. Režijné náklady sú zvyčajne zanedbateľné pre akékoľvek mierne zložité operácie.

multiprocessing:

* Ovládanie nižšej úrovne: „Multiprocessing“ vám dáva jemnozrnnú kontrolu nad tvorbou procesov, komunikáciou a synchronizáciou. Je to výhodné, keď potrebujete implementovať komplexné paralelné algoritmy alebo zvládnuť zložité komunikačné vzorce interprocesov.

* zložitejšie používať: Priame použitie „multiprocessing“ vyžaduje viac kódu kotla a hlbšie pochopenie konceptov správy procesov. Vďaka tomu je menej užívateľsky prívetivé pre jednoduché úlohy paralelizácie.

* môže byť pre veľké súbory údajov menej efektívny: Ak to nie je starostlivo spravované, použitie „multiprocessing“ priamo môže viesť k nadmernému kopírovaniu údajov a režijným nákladom na pamäť, najmä pri veľkých súboroch údajov. Tieto aspekty musíte zvládnuť manuálne.

* Žiadne vstavané ukladanie do vyrovnávacej pamäte alebo vytrvalosť: Ak používate „multiprocessing“, museli by ste implementovať ukladanie do vyrovnávacej pamäte a výsledok pretrvávania.

* potenciálne rýchlejšie pre extrémne jednoduché úlohy (ale zriedka záleží): Ako je uvedené vyššie, pre triviálne úlohy môže režijné náklady Jobliba viesť k mierne pomalšiemu vykonaniu. Tento rozdiel je v praxi často zanedbateľný.

v súhrne:

Pre väčšinu úloh vedy a strojového učenia, ktoré zahŕňajú paralelné spracovanie, najmä tie, ktoré sa zaoberajú veľkými množinami údajov alebo vyžadujúcich opakované výpočty, sa Joblib všeobecne uprednostňuje z dôvodu jeho ľahkého použitia, efektívnej správy pamäte a vstavaného ukladania do vyrovnávacej pamäte . „Multiprocessing“ je lepšou voľbou, keď potrebujete presnejšiu kontrolu nad procesom paralelizácie a zložitosť úlohy si vyžaduje ďalšie úsilie. Rozdiel vo výkone nie je často významný, pokiaľ sa nezaoberáte mimoriadne jednoduchými alebo extrémne vysoko optimalizovanými úlohami. Pohodlie a efektívnosť joblibu zvyčajne prevažujú nad akýmikoľvek menšími zvýšeniami výkonu z priameho používania „multiprocessing“.

• Predchádzajúca strana: Aké sú rozdiely medzi DASK a multiprocessingom z hľadiska škálovateľnosti výkonu pri paralelných výpočtových úlohách? 
• Ďalšia strana: Ako počítač spracováva a ukladá údaje efektívne?