Реалізація паралельного алгоритму обчислень засобами Python multiprocessing module

Abstract

Розглянуто застосування multiprocessing для реалізації паралельного алгоритму, зокрема використання об'єктів Process, Pool, механізмів міжпроцесної взаємодії (Queue, Pipe) та засобів синхронізації (Lock, Semaphore). Також проводиться оптимізація паралельного алгоритму шляхом балансування навантаження, зниження комунікаційних витрат, використання асинхронних операцій та аналізу продуктивності. Результати експериментального дослідження показали, що правильно налаштований паралельний алгоритм дозволяє значно підвищити продуктивність у порівнянні з послідовною реалізацією. Запропонований підхід може бути використаний для вирішення різноманітних задач, пов’язаних з обробкою великих масивів даних, машинним навчанням та високопродуктивними обчисленнями.

The application of multiprocessing for the implementation of a parallel algorithm is considered, in particular the use of Process, Pool objects, interprocess interaction mechanisms (Queue, Pipe) and synchronization tools (Lock, Semaphore). The optimization of the parallel algorithm is also carried out by load balancing, reducing communication costs, using asynchronous operations and analyzing performance. The results of the experimental study showed that a properly configured parallel algorithm allows to significantly increase performance compared to a sequential implementation. The proposed approach can be used to solve various problems related to processing large data sets, machine learning and high-performance computing.