Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ Dask και Multiprocessing όσον αφορά την επεκτασιμότητα της απόδοσης για παράλληλες υπολογιστικές εργασίες;

Τόσο η μονάδα Dask όσο και η ενότητα του Dask και της Python προσφέρουν τρόπους για να παραλληλιστούν τους υπολογισμούς, αλλά διαφέρουν σημαντικά στην επεκτασιμότητα τους και στους τύπους των προβλημάτων που αντιμετωπίζουν καλύτερα. Εδώ είναι μια κατανομή:

Multiprocessing:

* Μηχανισμός: Δημιουργεί πολλαπλές ανεξάρτητες διαδικασίες Python, το καθένα με το δικό του διερμηνέα και χώρο μνήμης. Αυτό είναι ιδανικό για την παράκαμψη του παγκόσμιου διερμηνέα Lock (GIL) στο CPYTHON, επιτρέποντας τον πραγματικό παραλληλισμό για εργασίες που συνδέονται με την CPU.

* Επιμελητικότητα: Κλίμακες καλά για εργασίες που συνδέονται με την CPU που μπορούν εύκολα να χωριστούν σε ανεξάρτητα κομμάτια. Ωστόσο, πάσχει από σημαντικά γενικά έξοδα λόγω:

* Δημιουργία διαδικασίας: Η δημιουργία και η διαχείριση των διαδικασιών είναι δαπανηρή. Όσο περισσότερες διαδικασίες, τόσο υψηλότερα είναι τα γενικά έξοδα.

* Επικοινωνία μεταξύ επεξεργασίας (IPC): Η κοινή χρήση δεδομένων μεταξύ των διαδικασιών περιλαμβάνει τη σειριοποίηση/αποταμιευοποίηση, η οποία προσθέτει καθυστέρηση. Η «πολυπροσυτική» χρησιμοποιεί μεθόδους όπως ουρές ή σωλήνες, οι οποίες είναι σχετικά αργές σε σύγκριση με την κατανομή της μνήμης.

* Διαχείριση μνήμης: Κάθε διαδικασία έχει δικό της χώρο μνήμης, οδηγώντας σε αυξημένη κατανάλωση μνήμης σε σύγκριση με τα νήματα.

* καλύτερο για: Σχετικά ανεξάρτητα καθήκοντα όπου είναι διαχειρίσιμα τα γενικά έξοδα δημιουργίας και επικοινωνίας. Εργασίες όπως η επεξεργασία εικόνων, οι αριθμητικές προσομοιώσεις με ανεξάρτητα μέρη ή η εφαρμογή της ίδιας λειτουργίας σε πολλές ανεξάρτητες εισόδους.

dask:

* Μηχανισμός: Δημιουργεί ένα γράφημα εργασιών που αντιπροσωπεύει τις εξαρτήσεις μεταξύ των υπολογισμών. Αυτό το γράφημα εκτελείται στη συνέχεια χρησιμοποιώντας είτε πολλαπλές επεξεργασίες (είτε με σπειρώματα, ή ακόμα και κατανεμημένα συστάδες υπολογιστών). Είναι μια αφαίρεση υψηλότερου επιπέδου από την `multiprocessing '.

* Επιμελητικότητα: Κλίμακες πολύ καλύτερες από τις `multiprocessing` για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και πιο σύνθετους υπολογισμούς. Διαχειρίζεται αποτελεσματικά την πολυπλοκότητα του προγραμματισμού των εργασιών και της κίνησης των δεδομένων:

* Προγραμματισμός εργασιών: Ο προγραμματιστής του Dask προγραμματίζει έξυπνα εργασίες, λαμβάνοντας υπόψη τις εξαρτήσεις και τη διαθεσιμότητα των πόρων. Αποφεύγει τα περιττά γενικά έξοδα ελαχιστοποιώντας την επικοινωνία μεταξύ της διαδικασίας.

* Διαχωρισμός δεδομένων: Για μεγάλα σύνολα δεδομένων, τα δεδομένα Dask χωρίζουν σε μικρότερα κομμάτια που μπορούν να επεξεργαστούν παράλληλα. Χειρίζεται αποτελεσματικά την ανακατεύθυνση και τη συσσωμάτωση δεδομένων.

* Κατανεμημένος υπολογισμός: Εύκολα επεκτείνεται σε συστάδες μηχανών, επιτρέποντας τον μαζικό παραλληλισμό.

* καλύτερο για: Μεγάλα σύνολα δεδομένων, σύνθετοι υπολογισμοί που περιλαμβάνουν εξαρτήσεις δεδομένων και καταστάσεις που απαιτούν κατανεμημένο υπολογισμό. Εξαιρετική για εργασίες που περιλαμβάνουν:

* Ανάλυση δεδομένων (pandas, numpy): Το Dask παρέχει παράλληλα ισοδύναμα pandas και numpy συστοιχίες.

* Μηχανική μάθηση: Χειρίζεται μεγάλα σύνολα δεδομένων για μοντέλα εκμάθησης μηχανών εκπαίδευσης.

* Επιστημονική πληροφορική: Διευκολύνει την παράλληλη εκτέλεση σύνθετων προσομοιώσεων και αριθμητικών αλγορίθμων.

Πίνακας συνοπτικών:

| Χαρακτηριστικό | Πολλαπλασιασμός | Dask |

| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

| Παραλληλισμός | Αλήθεια (CPU) | Αληθινό (CPU-δεσμευμένο, ενδεχομένως κατανεμημένο) |

| Γενικά έξοδα | Υψηλή (Δημιουργία διαδικασίας, IPC) Χαμηλότερο (αποτελεσματικός προγραμματισμός και διαχείριση δεδομένων)

| Επιμελητικότητα | Περιορισμένη από τη διαδικασία overhead | Υψηλή, κλίμακα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και συστάδες |

| Χειρισμός δεδομένων | Εγχειρίδιο | Αυτόματη διαχωρισμός και ανακατεύθυνση |

| Πολυπλοκότητα | Χαμηλότερο (ευκολότερο στην κατανόηση) | Υψηλότερη (πιο απότομη καμπύλη μάθησης)

| Καλύτερο για | Ανεξάρτητες εργασίες που συνδέονται με την CPU | Μεγάλα σύνολα δεδομένων, σύνθετες εργασίες, κατανεμημένες υπολογιστές |

Στην ουσία, το `multiprocessing` είναι ένα απλούστερο εργαλείο για τον βασικό παραλληλισμό των ανεξάρτητων καθηκόντων, ενώ το Dask είναι ένα ισχυρό πλαίσιο σχεδιασμένο για την κλιμάκωση σε πολύ μεγαλύτερα προβλήματα και την αποτελεσματική εξάρτηση από το χειρισμό των δεδομένων. Εάν οι εργασίες σας είναι απλές και τα δεδομένα ταιριάζουν άνετα στη μνήμη, μπορεί να αρκεί η «πολυπροσυτική». Για οτιδήποτε πέρα από αυτό, οι δυνατότητες και η επεκτασιμότητα του Dask είναι γενικά πολύ ανώτερες.