Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ του JOBLIB και της πολλαπλής επεξεργασίας όσον αφορά την απόδοση της απόδοσης για παράλληλες υπολογιστικές εργασίες;

Τόσο η ενσωματωμένη βιβλιοθήκη «Multiprocessing» της «Multiprocessing» της «Multiprocessing» της «Multiprocessing» της Python προσφέρουν τρόπους για να παραλληλιστούν τα καθήκοντα, αλλά διαφέρουν σημαντικά στην ευκολία χρήσης τους, στα χαρακτηριστικά απόδοσης και στην καταλληλότητα για διαφορετικούς φόρτους εργασίας. Ακολουθεί μια κατανομή των διαφορών απόδοσης τους:

joblib:

* αφαίρεση υψηλότερου επιπέδου: Το JoBlib είναι κατασκευασμένο * στην κορυφή * του `multiprocessing '(και άλλα backends όπως το` loky` που μπορεί συχνά να είναι ανώτερο από το προεπιλεγμένο `multiprocessing'). Παρέχει μια απλούστερη, πιο φιλική προς το χρήστη διεπαφή, ειδικά για κοινές παράλληλες υπολογιστικές εργασίες, όπως η εφαρμογή μιας συνάρτησης σε μια λίστα εισροών. Αυτή η απλότητα συχνά οδηγεί σε ταχύτερο χρόνο ανάπτυξης.

* Αυτόματη διαχείριση μνήμης και προγραμματισμός εργασιών: Το JOBLIB χειρίζεται τη διαχείριση της μνήμης και τον προγραμματισμό των εργασιών πιο αποτελεσματικά από ό, τι άμεσα χρησιμοποιώντας το `multiprocessing '. Χρησιμοποιεί έξυπνα τεχνικές χαρτογράφησης μνήμης για να αποφευχθεί η περιττή αντιγραφή δεδομένων, μειώνοντας τα γενικά έξοδα. Χρησιμοποιεί επίσης εξελιγμένες στρατηγικές για τη διανομή εργασιών αποτελεσματικά μεταξύ των διαδικασιών.

* Καλύτερος χειρισμός μεγάλων συνόλων δεδομένων: Η χαρτογράφηση μνήμης του Joblib είναι ιδιαίτερα ευεργετική όταν ασχολείται με μεγάλα σύνολα δεδομένων που δεν ταιριάζουν άνετα στη μνήμη. Επιτρέπει στις διαδικασίες να έχουν πρόσβαση σε τμήματα των δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να φορτώσουν τα πάντα σε RAM ταυτόχρονα.

* Persistence and Caching: Το JOBLIB υποστηρίζει τα αποτελέσματα της προσωρινής αποθήκευσης στο δίσκο, επιταχύνοντας σημαντικά τους επαναλαμβανόμενους υπολογισμούς με τις ίδιες εισόδους. Αυτό το χαρακτηριστικό είναι απίστευτα ισχυρό για χρονοβόρες εργασίες.

* δυνητικά ελαφρώς πιο αργή για πολύ απλές εργασίες: Η επιβάρυνση των πρόσθετων χαρακτηριστικών του Joblib μπορεί να οδηγήσει σε ελαφρώς πιο αργή εκτέλεση από την «πολυπροσυτική» για εξαιρετικά απλές παράλληλες εργασίες όπου η ίδια η λειτουργία ονομάζεται η ίδια είναι πολύ γρήγορη. Το γενικό κόστος είναι συνήθως αμελητέο για τυχόν μέτρια πολύπλοκες λειτουργίες.

Multiprocessing:

* Έλεγχος χαμηλότερου επιπέδου: Το `multiprocessing 'σας δίνει λεπτόκοκκο έλεγχο της δημιουργίας, της επικοινωνίας και του συγχρονισμού. Αυτό είναι επωφελές όταν πρέπει να εφαρμόσετε πολύπλοκες παράλληλους αλγόριθμους ή να χειρίζεστε περίπλοκα πρότυπα επικοινωνίας μεταξύ των διαδικασιών.

* Πιο πολύπλοκο για χρήση: Η άμεση χρήση του `multiprocessing` απαιτεί περισσότερο κώδικα boilerplate και μια βαθύτερη κατανόηση των εννοιών διαχείρισης των διαδικασιών. Αυτό το καθιστά λιγότερο φιλικό προς το χρήστη για απλές εργασίες παραλληλισμού.

* μπορεί να είναι λιγότερο αποτελεσματική για μεγάλα σύνολα δεδομένων: Εάν δεν διαχειριστεί προσεκτικά, η χρήση της "πολλαπλής επεξεργασίας" μπορεί να οδηγήσει άμεσα σε υπερβολική αντιγραφή δεδομένων και γενικά έξοδα μνήμης, ιδιαίτερα με μεγάλα σύνολα δεδομένων. Πρέπει να χειριστείτε αυτές τις πτυχές με το χέρι.

* Δεν υπάρχει ενσωματωμένη προσωρινή αποθήκευση ή επιμονή: Θα χρειαστεί να εφαρμόσετε την προσωρινή αποθήκευση και να αποτέλεσμα την επιμονή σας εάν χρησιμοποιείτε `multiprocessing '.

* Ενδεχομένως ταχύτερα για εξαιρετικά απλά καθήκοντα (αλλά σπάνια έχει σημασία): Όπως σημειώθηκε παραπάνω, για τα ασήμαντα καθήκοντα, η επιβάρυνση του JOBLIB μπορεί να οδηγήσει σε μια ελαφρώς πιο αργή εκτέλεση. Αυτή η διαφορά είναι συχνά αμελητέα στην πράξη.

Συνοπτικά:

Για τα περισσότερα καθήκοντα επιστήμης των δεδομένων και μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνουν παράλληλη επεξεργασία, ειδικά εκείνα που ασχολούνται με μεγάλα σύνολα δεδομένων ή απαιτούν επαναλαμβανόμενους υπολογισμούς, το joblib προτιμάται γενικά λόγω της ευκολίας χρήσης, της αποτελεσματικής διαχείρισης μνήμης και της ενσωματωμένης προσωρινής αποθήκευσης . Η "Multiprocessing" είναι μια καλύτερη επιλογή όταν χρειάζεστε ακριβέστερο έλεγχο της διαδικασίας παραλληλισμού και η πολυπλοκότητα της εργασίας δικαιολογεί την πρόσθετη προσπάθεια. Η διαφορά απόδοσης συχνά δεν είναι σημαντική, εκτός εάν ασχολείσαι με εξαιρετικά απλές ή εξαιρετικά βελτιστοποιημένες εργασίες. Η ευκολία και η αποτελεσματικότητα του JOBLIB συνήθως αντισταθμίζουν τα μικρά κέρδη από την απόδοση από τη χρήση της «πολλαπλής επεξεργασίας» άμεσα.