Python の「multiprocessing」と「concurrent.futures」は、単純なループを並列化してパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいでしょうか?

単純な Python ループの並列化: マルチプロセッシング オプションの探索

ハイパフォーマンス コンピューティングの領域では、並列化は高速化に使用される効果的な手法です。計算負荷の高いタスクの実行。この質問では、2 つの一般的なマルチプロセッシング アプローチ、multiprocessing モジュールと concurrent.futures.ProcessPoolExecutor を使用して、単純な Python ループを並列化する実際の実装について説明します。

CPython のグローバル インタープリター ロック: 警告

特定のメソッドを詳しく説明する前に、CPython 実装のグローバルに対処することが重要です。インタプリタ ロック (GIL)。 GIL は基本的に、同じインタープリター内の異なるスレッドによる Python コードの同時実行を禁止しています。この制限は、スレッドは主に I/O バウンドのタスクには有益ですが、CPU バウンドのワークロードには有益ではないことを意味します。 calc_stuff() 関数名が CPU 依存の操作を示唆しているため、複数のプロセスを利用することをお勧めします。

マルチプロセッシング モジュールによるマルチプロセッシング

マルチプロセッシング モジュールは、プロセスプールを作成しています。以下のコードはその使用法を示しています。

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

concurrent.futures.ProcessPoolExecutor によるマルチプロセッシング

あるいは、concurrent.futures.ProcessPoolExecutor を使用してプロセスの並列化を実現することもできます。 。このメソッドは同じマルチプロセッシング モジュールに依存しており、同一の機能を保証します。

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

どちらのマルチプロセッシング メソッドも、CPU に依存するワークロードを並列化するための簡単なアプローチを提供し、Python コードの効率を高めるための貴重なツールとなります。

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