Der Schlüssel zur Implementierung des parallelen Computing in Python im wissenschaftlichen Computing besteht darin, das richtige Tool auszuw?hlen und den Task -Typ zu verstehen. 1. Für CPU-intensive Aufgaben verwenden Sie die Methode des Pools.map () des Multiprozessungsmoduls, um die Multi-Core-CPUs vollst?ndig zu verwenden. 2. Verwenden Sie für I/O-intensive Aufgaben Multi-Threading oder gleichzeitige. 3. Für gro? angelegte komplexe Aufgaben verwenden Sie die Dask-Bibliothek, um die Aufgabenplanung und die verteilte Verarbeitung durchzuführen, und sind mit der Numpy/Pandas-Schnittstelle kompatibel. 4. Achten Sie darauf, dass h?ufig Kommunikationsaufwand die Leistung durch Verpackung von Aufgaben optimieren, indem Sie den gemeinsam genutzten Speicher oder eine .Persist () -Methode verwenden; 5. Wenn \ _ \ _ Name \ _ \ _ == '\ _ \ _ Main \ _ \ _' unter Windows wiederholte Importe verhindern und auf die Auswirkungen von GIL auf die C -Expansion achten. Das Beherrschen dieser wichtigen Punkte kann die parallele Effizienz von Python im wissenschaftlichen Computer effektiv verbessern.

Python ist in der Tat keine Sprache, die für seine Geschwindigkeit bekannt ist, sondern im Bereich des wissenschaftlichen Computers sehr beliebt ist. Um die Leistung zu verbessern, insbesondere bei der Verarbeitung gro?er Daten oder komplexer Modelle, ist das parallele Computer zu einem unvermeidlichen Thema geworden. In diesem Artikel geht es nicht um die zugrunde liegenden Prinzipien, sondern spricht nur darüber, wie Python mithilfe von Python in wissenschaftlichen Anwendungen, die haupts?chlich praktisch sind, parallele Computer durchführen k?nnen.

Verwenden Sie das Multiprocessing -Modul gut

multiprocessing ist ein paralleles Modul in der Python-Standardbibliothek, das für CPU-intensive Aufgaben geeignet ist. Im Gegensatz zu Threads kann es wirklich Multi-Core-CPUs verwenden. Bei Aufgaben wie numerischer Simulation und Parameter -Scannen kann dieses Modul das Problem l?sen.

Zum Beispiel: Wenn Sie eine Funktion auf mehreren Eingabeparametern separat ausführen m?chten und jeder Lauf sich nicht aufeinander auswirkt, k?nnen Sie Pool.map() verwenden, um sie zu parallelisieren:

 vom Multiprocessing -Importpool

Def Compute (x):
    Rückgabe x ** 2 # Angenommen, dies ist eine zeitaufw?ndige wissenschaftliche Berechnung, wenn __name__ == '__main__' ':
    mit Pool (4) als P:
        Ergebnisse = p.map (Computer, Bereich (10))

Ein paar Vorschl?ge:

• Wenn Sie die Anzahl der Prozesse festlegen, überschreiten Sie die Anzahl der CPU -Kerne im Allgemeinen nicht.
• Wenn die C -Erweiterung (z. B. Numpy) intern bezeichnet wird, seien Sie vorsichtig, ob GIL beteiligt ist.
• Denken Sie beim Ausführen unter Windows hinzufügen, if __name__ == '__main__': Verhindern Sie, dass Kinderprozesse wiederholt importieren.

Multithreading -I/A -intensive Aufgaben

Obwohl Pythons globales Interpreter Lock (GIL) die F?higkeit einschr?nkt, CPU-intensive Aufgaben über mehrere Threads hinweg gleichzeitig durchzuführen, ist Multi-Threading nützlich, wenn Ihre Aufgabe das Lesen und Schreiben von Dateien, Netzwerkanforderungen oder Warten auf externe Ger?te zur Rückgabe von Daten ist.

Zum Beispiel das Lesen von Daten von mehreren Sensoren gleichzeitig oder Herunterladen mehrerer experimenteller Datens?tze:

 Threading importieren

Def fetch_data (Sensor_id):
    print (f "Daten aus Sensor {Sensor_id}") abrufen)

threads = [threading.thread (target = fetch_data, args = (i,)) für i in Bereich (5)]
Für T in Threads:
    t.start ()
Für T in Threads:
    T.Join ()

Beachten:

• Der Speicher wird zwischen Threads geteilt. Seien Sie beim Betrieb vorsichtig.
• Nicht für viele Computerarbeit geeignet.
• concurrent.futures.ThreadPoolExecutor kann verwendet werden, um Threadpools besser zu verwalten.

Verwenden Sie Dask, um die Skalierbarkeit zu verbessern

Wenn Ihre Aufgabe gr??er ist oder dass Sie auf einer klareren Ebene paralleler Logik abstrakten m?chten, k?nnen Sie Dask in Betracht ziehen. Es handelt sich um eine parallele Computerbibliothek, die auf der Aufgabenplanung basiert, Arrays, Dataframe und andere Strukturen unterstützt und mit Numpy- und Pandas -Schnittstellen kompatibel ist.

Wenn Sie beispielsweise eine sehr gro?e Matrix -Operation -Aufgabe haben, k?nnen Sie das Dask -Array in den Teilen verarbeiten:

 importieren.Array als da

x = da.random.random ((10000, 10000), Stücke = (1000, 1000))
y = (x XT) .Mean (axis = 0)
result = y.compute () # Tats?chliche Ausl?serberechnung

Vorteile sind:

• Kann automatisch Aufgaben planen und ist für komplexe Abh?ngigkeiten geeignet.
• Es unterstützt verteilte Cluster und eignet sich für Szenarien, in denen es auf Servern in der wissenschaftlichen Forschung betrieben werden muss.
• Die Lernkosten sind relativ niedrig, da die API Numpy/Pandas sehr nahe kommt.

Tipps: Vermeiden Sie h?ufige Kommunikationsaufwand

Unabh?ngig davon, ob es sich um Multi-Process oder Dask handelt, sind die Datenübertragung zwischen den Prozessen kosten. Insbesondere wenn Sie h?ufig kleine Datenbl?cke in einer Schleife senden, kann die Effizienz schlechter sein als seriell.

Es gibt mehrere L?sungen:

• Packen Sie die Aufgaben in gro?e Stücke und reduzieren Sie die Kommunikationsfrequenz.
• Versuchen Sie, "schreibgeschützte" gemeinsame Speicher (z. B. multiprocessing.Value oder sharedctypes ) zu verwenden.
• Wenn Sie Dask verwenden, k?nnen Sie .persist() verwenden, um das Zwischenergebnis in Speicher zu führen, anstatt jedes Mal neu zu berechnen.

Bei der Parameteroptimierung k?nnen Sie beispielsweise zuerst alle Parameterkombinationen vorbereiten und sie gleichzeitig an jeden Prozess übergeben, anstatt sie einzeln zu übergeben.

Grunds?tzlich ist das. Es ist nicht schwierig, die Parallelit?t in Python im wissenschaftlichen Computer zu erreichen. Der Schlüssel besteht darin, die richtigen Tools auszuw?hlen, den Aufgabentyp zu verstehen und kleine Details zu achten, die leicht übersehen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonParallele Computing in Python für wissenschaftliche Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!