AI & GPU
المعالجة المتوازية في Python: دليل للمبتدئين

المعالجة المتوازية في Python: دليل للمبتدئين

المقدمة

في عصر البيانات الضخمة والحسابات المعقدة، أصبحت المعالجة المتوازية أداة أساسية لتحسين الأداء وتقليل وقت التنفيذ. تشير المعالجة المتوازية إلى تقنية تنفيذ مهام أو عمليات متعددة في وقت واحد، باستخدام قوة المعالجات متعددة النواة والأنظمة الموزعة. Python، باعتباره لغة برمجة متنوعة وشائعة الاستخدام، توفر مجموعة متنوعة من الوحدات والمكتبات لتسهيل المعالجة المتوازية. في هذه المقالة، سنستكشف أساسيات المعالجة المتوازية، والوحدات المضمنة في Python للتوازي، وتقنيات وأفضل الممارسات المختلفة لاستغلال قوة المعالجة المتوازية في Python.

أساسيات المعالجة المتوازية

قبل الغوص في تفاصيل المعالجة المتوازية في Python، دعنا نفهم بعض المفاهيم الرئيسية:

التزامن مقابل التوازي

غالبًا ما يتم استخدام التزامن والتوازي بالتبادل، ولكن لهما معاني مختلفة:

  • التزامن: يشير التزامن إلى قدرة النظام على تنفيذ مهام أو عمليات متعددة في وقت واحد، ولكن ليس بالضرورة في نفس اللحظة. يمكن للمهام المتزامنة التقدم بشكل مستقل وتداخل تنفيذها، مما يعطي إيحاء بالتنفيذ المتزامن.
  • التوازي: من ناحية أخرى، يشير التوازي إلى التنفيذ الفعلي المتزامن لمهام أو عمليات متعددة على وحدات معالجة مختلفة، مثل نوى وحدة المعالجة المركزية أو الأنظمة الموزعة. تتم المهام المتوازية بالفعل في نفس الوقت، باستخدام موارد الأجهزة المتاحة.

أنواع التوازي

يمكن تصنيف التوازي إلى نوعين رئيسيين:

  • التوازي في البيانات: يتضمن التوازي في البيانات توزيع بيانات الإدخال على عدة وحدات معالجة وتنفيذ نفس العملية على كل مجموعة فرعية من البيانات بشكل مستقل. يستخدم هذا النوع من التوازي في السيناريوهات التي تتطلب نفس الحسابات على مجموعات بيانات مختلفة.هنا هو الترجمة العربية للملف:

يجب تطبيق n على مجموعة بيانات كبيرة، مثل معالجة الصور أو عمليات المصفوفة.

  • التوازي المهمة: يتضمن التوازي المهمة تقسيم المشكلة إلى مهام أصغر ومستقلة يمكن تنفيذها بالتزامن. قد تؤدي كل مهمة عمليات مختلفة على بيانات مختلفة. يناسب التوازي المهمة السيناريوهات التي تتطلب تنفيذ مهام مستقلة متعددة في نفس الوقت، مثل التنقيب عن الويب أو الاختبار المتوازي.

قانون أمدال والأداء المتوازي

قانون أمدال هو مبدأ أساسي يصف السرعة النظرية التي يمكن تحقيقها من خلال توازي برنامج. ينص على أن السرعة محدودة بالجزء التسلسلي من البرنامج الذي لا يمكن توازيه. صيغة قانون أمدال هي:

السرعة = 1 / (S + P/N)

حيث:

  • S هي نسبة البرنامج التي يجب تنفيذها تسلسليًا (غير قابلة للتوازي)
  • P هي نسبة البرنامج التي يمكن توازيها
  • N هو عدد وحدات المعالجة المتوازية

يسلط قانون أمدال الضوء على أهمية تحديد وتحسين الاختناقات التسلسلية في البرنامج لتعظيم فوائد التوازي.

التحديات في المعالجة المتوازية

تأتي المعالجة المتوازية مع مجموعة من التحديات الخاصة بها:

  • المزامنة وحمل الاتصالات: عندما تعمل العمليات أو الخيوط المتعددة معًا، غالبًا ما يحتاجون إلى المزامنة والتواصل مع بعضهم البعض. تضمن آليات المزامنة، مثل الأقفال والمنافذ، اتساق البيانات ومنع حالات السباق. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي الإفراط في المزامنة والاتصال إلى إدخال تكاليف إضافية وتأثير على الأداء.
  • توازن الحمل: توزيع الحمل العمل بالتساوي بين وحدات المعالجة المتاحة أمر حاسم لتحقيق الأداء الأمثل. يمكن أن يؤدي توزيع الحمل غير المتوازن إلى بقاء بعض العمليات أو الخيوط في حالة خمول بينما تكون البعض الآخر مفرطة في التحميل، مما يؤدي إلى سوء استخدام الموارد.
  • التصحيح والاختبار: يمكن أن يكون تصحيح الأخطاء واختبار البرامج المتوازية أكثر تحديًا.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. للرموز البرمجية، لم يتم ترجمة التعليقات فقط:

وحدات معالجة متوازية في بايثون

توفر بايثون عدة وحدات مدمجة للمعالجة المتوازية، لكل منها نقاط قوة واستخدامات خاصة به. دعونا نستكشف بعض الوحدات الأكثر استخداما:

وحدة multiprocessing

تسمح وحدة multiprocessing بإنشاء عمليات متعددة في بايثون، مستفيدة من أنوية المعالج المتاحة للتنفيذ المتوازي. تعمل كل عملية في مساحة ذاكرة خاصة بها، مما يوفر توازيا حقيقيا.

إنشاء وإدارة العمليات

لإنشاء عملية جديدة، يمكنك استخدام الفئة multiprocessing.Process. هنا مثال:

import multiprocessing
 
def worker():
    # تعليق: طباعة اسم العملية الحالية
    print(f"عملية العامل: {multiprocessing.current_process().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    processes = []
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()
 
    for p in processes:
        p.join()

في هذا المثال، نقوم بتعريف وظيفة worker التي تطبع اسم العملية الحالية. نقوم بإنشاء أربع عمليات، كل منها تنفذ وظيفة worker، ونبدأها باستخدام طريقة start(). أخيرًا، ننتظر حتى تنتهي جميع العمليات باستخدام طريقة join().

التواصل بين العمليات (IPC)

يمكن للعمليات التواصل وتبادل البيانات باستخدام آليات IPC المختلفة التي توفرها وحدة multiprocessing:

  • الأنابيب: تسمح الأنابيب بالاتصال أحادي الاتجاه بين عمليتين. يمكنك إنشاء أنبوب باستخدام multiprocessing.Pipe() واستخدام طريقتي send() و recv() لإرسال واستقبال البيانات.
  • الطوابير: توفر الطوابير طريقة آمنة متعددة الخيوط لتبادل البيانات بين العمليات. يمكنك إنشاء طابور باستخدام multiprocessing.Queue() واستخدام طريقتي put() و get() لإضافة وإزالة العناصر.
  • الذاكرة المشتركة: تسمح الذاكرة المشتركة للعمليات المتعددة بالوصول إلى نفس المنطقة من الذاكرة. يمكنك إنشاء ذاكرة مشتركة باستخدام.هنا الترجمة العربية للملف:

استخدم المتغيرات باستخدام multiprocessing.Value() و multiprocessing.Array() واستخدمها لمشاركة البيانات بين العمليات.

فيما يلي مثال على استخدام قائمة انتظار للاتصال بين العمليات:

import multiprocessing
 
def worker(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        print(f"Processing item: {item}")
 
if __name__ == "__main__":
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
        processes.append(p)
        p.start()
 
    for item in range(10):
        queue.put(item)
 
    for _ in range(4):
        queue.put(None)
 
    for p in processes:
        p.join()

في هذا المثال، نقوم بإنشاء قائمة انتظار ونمررها إلى عمليات العامل. تقوم العملية الرئيسية بوضع العناصر في قائمة الانتظار، وتستهلك عمليات العامل العناصر حتى تتلقى قيمة None، مما يشير إلى نهاية العمل.

وحدة threading

توفر وحدة threading طريقة لإنشاء وإدارة الخيوط داخل عملية واحدة. تعمل الخيوط بشكل متزامن داخل نفس مساحة الذاكرة، مما يسمح باتصال وتبادل البيانات فعال.

إنشاء وإدارة الخيوط

لإنشاء خيط جديد، يمكنك استخدام فئة threading.Thread. فيما يلي مثال:

import threading
 
def worker():
    print(f"Worker thread: {threading.current_thread().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for _ in range(4):
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
 
    for t in threads:
        t.join()

في هذا المثال، نقوم بإنشاء أربعة خيوط، كل منها يقوم بتشغيل وظيفة worker، ونبدأها باستخدام طريقة start(). ننتظر حتى تنتهي جميع الخيوط باستخدام طريقة join().

أدوات المزامنة

عندما تصل العديد من الخيوط إلى الموارد المشتركة، فإن المزامنة ضرورية لمنع حالات السباق وضمان اتساق البيانات. توفر وحدة threading أدوات مزامنة متنوعة.ملفات المزامنة المتزامنة:

  • الأقفال: تسمح الأقفال بالوصول الحصري إلى موارد مشتركة. يمكنك إنشاء قفل باستخدام threading.Lock() واستخدام طرق acquire() و release() لاكتساب وإطلاق القفل.
  • المؤشرات: تتحكم المؤشرات في الوصول إلى موارد مشتركة ذات عدد محدود من الفتحات. يمكنك إنشاء مؤشر باستخدام threading.Semaphore(n)، حيث n هو عدد الفتحات المتاحة.
  • متغيرات الحالة: تسمح متغيرات الحالة للخيوط بالانتظار حتى يتم استيفاء شرط معين قبل المتابعة. يمكنك إنشاء متغير حالة باستخدام threading.Condition() واستخدام طرق wait()، notify()، و notify_all() لتنسيق تنفيذ الخيط.

فيما يلي مثال على استخدام قفل لمزامنة الوصول إلى متغير مشترك:

import threading
 
counter = 0
lock = threading.Lock()
 
def worker():
    global counter
    with lock:
        counter += 1
        print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Counter = {counter}")
 
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for _ in range(4):
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
 
    for t in threads:
        t.join()

في هذا المثال، نستخدم قفلاً لضمان أن خيطًا واحدًا فقط يمكنه الوصول إلى المتغير counter وتعديله في وقت واحد، مما يمنع حالات السباق.

وحدة concurrent.futures

توفر وحدة concurrent.futures واجهة عالية المستوى للتنفيذ غير المتزامن والمعالجة المتوازية. إنها تجرد التفاصيل المنخفضة المستوى لإدارة الخيوط والعمليات، مما يجعل من الأسهل كتابة الشفرة المتوازية.

ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor

توفر وحدة concurrent.futures فئتين للمنفذ:

  • ThreadPoolExecutor: يدير مجموعة من خيوط العمال لتنفيذ المهام بشكل متزامن داخل عملية واحدة.
  • ProcessPoolExecutor: يدير مجموعة من عمليات العمال لتنفيذ المهام بشكل متوازٍ، باستخدام عدة أنوية وحدة المعالجة المركزية.

فيما يلي مثال على استخدام ThreadPoolExecutor.هنا الترجمة العربية للملف:

import concurrent.futures
 
def worker(n):
    print(f"العامل {n}: بدء التشغيل")
    # قم بإنجاز بعض الأعمال
    print(f"العامل {n}: انتهى")
 
if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = []
        for i in range(8):
            future = executor.submit(worker, i)
            futures.append(future)
 
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            future.result()

في هذا المثال، نقوم بإنشاء ThreadPoolExecutor بحد أقصى أربعة خيوط عاملة. نقوم بإرسال ثماني مهام إلى المنفذ باستخدام طريقة submit()، والتي تعيد كائن Future يمثل التنفيذ غير المتزامن للمهمة. ثم ننتظر حتى تكتمل المهام باستخدام طريقة as_completed() واسترداد النتائج باستخدام طريقة result().

كائنات Future والتنفيذ غير المتزامن

يستخدم وحدة concurrent.futures كائنات Future لتمثيل التنفيذ غير المتزامن للمهام. يُعد كائن Future تجسيدًا لحالة ونتيجة حساب. يمكنك استخدام طريقة done() للتحقق مما إذا كانت المهمة قد اكتملت، وطريقة result() لاسترداد النتيجة، وطريقة cancel() لإلغاء تنفيذ مهمة.

فيما يلي مثال على استخدام كائنات Future لمعالجة التنفيذ غير المتزامن:

import concurrent.futures
import time
 
def worker(n):
    time.sleep(n)
    return n * n
 
if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
 
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            result = future.result()
            print(f"النتيجة: {result}")

في هذا المثال، نقوم بإرسال أربع مهام إلى المنفذ واسترداد النتائج عند توفرها باستخدام طريقة as_completed(). تنام كل مهمة لمدة معينة وتعيد مربع الرقم المدخل.## تقنيات المعالجة المتوازية في Python توفر Python تقنيات ومكتبات متنوعة للمعالجة المتوازية، تلبي حالات الاستخدام والمتطلبات المختلفة. دعونا نستكشف بعض هذه التقنيات:

حلقات متوازية مع multiprocessing.Pool

تسمح فئة multiprocessing.Pool لك بتوازي تنفيذ وظيفة عبر قيم الإدخال المتعددة. إنها توزع بيانات الإدخال بين مجموعة من عمليات العمل وتجمع النتائج. إليك مثالاً:

import multiprocessing
 
def worker(n):
    return n * n
 
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, range(10))
        print(results)

في هذا المثال، نقوم بإنشاء مجموعة من أربع عمليات عمل وندمج استخدام طريقة map() لتطبيق وظيفة worker على الأرقام من 0 إلى 9 بشكل متوازٍ. يتم جمع النتائج وطباعتها.

عمليات خريطة وتقليل متوازية

توفر وحدة multiprocessing في Python طرق Pool.map() و Pool.reduce() للتنفيذ المتوازي لعمليات الخريطة والتقليل. تقوم هذه الطرق بتوزيع بيانات الإدخال بين عمليات العمل وجمع النتائج.

  • Pool.map(func, iterable): تطبق الوظيفة func على كل عنصر من iterable بشكل متوازٍ وتعيد قائمة بالنتائج.
  • Pool.reduce(func, iterable): تطبق الوظيفة func تراكميًا على عناصر iterable بشكل متوازٍ، مما يؤدي إلى تقليل iterable إلى قيمة واحدة.

إليك مثالاً على استخدام Pool.map() و Pool.reduce():

import multiprocessing
 
def square(x):
    return x * x
 
def sum_squares(a, b):
    return a + b
 
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        numbers = range(10)
        squared = pool.map(square, numbers)
        result = pool.reduce(sum_squares, squared)
        print(f"مجموع المربعات: {result}")

في هذا المثال، نستخدم Pool.map() لتربيع كل رقم بشكل متوازٍ ثم نستخدم Pool.reduce() لجمع مربعات هذه الأرقام.### I/O غير متزامن مع asyncio يوفر وحدة asyncio في Python دعمًا لـ I/O غير متزامن والتنفيذ المتوازي باستخدام الدوال التزامنية وحلقات الأحداث. وهذا يسمح لك بكتابة كود غير متزامن يمكن أن يتعامل مع مهام I/O متعددة بكفاءة.

إليك مثال على استخدام asyncio لإجراء طلبات HTTP غير متزامنة:

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(url):
    # إنشاء جلسة HTTP غير متزامنة
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()
 
async def main():
    urls = [
        "https://api.example.com/data1",
        "https://api.example.com/data2",
        "https://api.example.com/data3",
    ]
    tasks = []
    for url in urls:
        # إنشاء مهمة غير متزامنة لكل عنوان URL
        task = asyncio.create_task(fetch(url))
        tasks.append(task)
 
    # انتظار إكمال جميع المهام وجمع النتائج
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for result in results:
        print(result)
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

في هذا المثال، نقوم بتعريف وظيفة غير متزامنة fetch() التي تقوم بإجراء طلب HTTP GET باستخدام مكتبة aiohttp. ثم نقوم بإنشاء مهام متعددة باستخدام asyncio.create_task() وننتظر إكمال جميع المهام باستخدام asyncio.gather(). وأخيرًا، يتم طباعة النتائج.

الحوسبة الموزعة مع mpi4py و dask

للحوسبة الموزعة عبر أجهزة أو مجموعات متعددة، يوفر Python مكتبات مثل mpi4py و dask.

  • mpi4py: يوفر ربطًا لمعيار Message Passing Interface (MPI)، مما يسمح بالتنفيذ المتوازي عبر أنظمة الذاكرة الموزعة.
  • dask: يوفر مكتبة مرنة للحوسبة المتوازية في Python، تدعم جدولة المهام والبنى البيانية الموزعة والتكامل مع مكتبات أخرى مثل NumPy و Pandas.

إليك مثال بسيط على استخدام mpi4py للحوسبة الموزعة:

from mpi4py import MPI
 
def main():
    # الحصول على مجموعة الاتصالات العالمية
    comm = MPI.COMM_WORLD
    # الحصول على رتبة العملية الحالية
    rank = comm.Get_rank()
    # الحصول على عدد العمليات
    size = comm.Get_size()
 
    if rank == 0:
        # العملية الأولى تنشئ البيانات
        data = [i for i in range(size)]
    else
    data = None
 
    data = comm.scatter(data, root=0)
    result = data * data
 
    result = comm.gather(result, root=0)
 
    if rank == 0:
        print(f"النتيجة: {result}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

في هذا المثال، نستخدم MPI.COMM_WORLD لإنشاء وسيط اتصال لجميع العمليات. العملية الجذرية (الرتبة 0) توزع البيانات بين جميع العمليات باستخدام comm.scatter(). تقوم كل عملية بحساب مربع البيانات التي تلقتها. أخيرًا، يتم جمع النتائج مرة أخرى إلى العملية الجذرية باستخدام comm.gather().

تسريع GPU باستخدام numba و cupy

بالنسبة للمهام المكثفة حسابيًا، الاستفادة من قوة وحدات المعالجة الرسومية (GPU) يمكن أن يسرع معالجة متوازية بشكل كبير. مكتبات Python مثل numba و cupy توفر دعمًا لتسريع GPU.

  • numba: توفر مترجم فوري (JIT) لكود Python، مما يسمح لك بتجميع وظائف Python إلى رمز آلة أصلي لوحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات المعالجة الرسومية (GPU).
  • cupy: توفر مكتبة متوافقة مع NumPy للحوسبة المسرعة بواسطة GPU، وتوفر مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية وعمليات المصفوفة.

فيما يلي مثال على استخدام numba لتسريع حساب رقمي على GPU:

import numba
import numpy as np
 
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def sum_squares(arr):
    result = 0
    for i in numba.prange(arr.shape[0]):
        result += arr[i] * arr[i]
    return result
 
arr = np.random.rand(10000000)
result = sum_squares(arr)
print(f"مجموع المربعات: {result}")

في هذا المثال، نستخدم المعرف @numba.jit لتجميع وظيفة sum_squares() للتنفيذ المتوازي على GPU. يمكن للوسيط parallel=True تمكين التوازي التلقائي. نقوم بإنشاء مصفوفة كبيرة من أرقام عشوائية وحساب مجموع المربعات باستخدام الوظيفة المسرعة بواسطة GPU.

أفضل الممارسات والنصائح

عند العمل مع المعالجة المتوازية في Python، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات والنصائح التالية:

تحديد المهام القابلة للتوازي

  • ابحث عن المهام التي يمكن تنفيذها بشكل مستقل وتتمتع بدرجة عالية من.هنا الترجمة العربية للملف:

  • ركز على المهام المرتبطة بوحدة المعالجة المركزية (CPU) والتي يمكن أن تستفيد من التنفيذ المتوازي.

  • اعتبر التوازي في البيانات للمهام التي تؤدي نفس العملية على مجموعات فرعية مختلفة من البيانات.

تقليل الاتصال والحمل الزائد للمزامنة

  • قلل كمية البيانات المنقولة بين العمليات أو الخيوط لتقليل الحمل الزائد للاتصال.
  • استخدم أدوات المزامنة المناسبة مثل الأقفال والمتغيرات الشرطية بحكمة لتجنب المزامنة الزائدة.
  • اعتبر استخدام تمرير الرسائل أو الذاكرة المشتركة للاتصال بين العمليات.

موازنة الحمل بين العمليات/الخيوط المتوازية

  • وزع الحمل العمل بالتساوي بين العمليات أو الخيوط المتاحة لتحقيق أقصى استفادة من الموارد.
  • استخدم تقنيات موازنة الحمل الديناميكية مثل سرقة العمل أو قوائم المهام لمعالجة الأحمال غير المتساوية.
  • اعتبر حجم المهام وعدل عدد العمليات أو الخيوط بناءً على الموارد المتاحة.

تجنب حالات السباق والنفق الحلقي

  • استخدم أدوات المزامنة بشكل صحيح لمنع حالات السباق عند الوصول إلى الموارد المشتركة.
  • كن حذرًا عند استخدام الأقفال وتجنب الاعتماد الحلقي لمنع النفق الحلقي.
  • استخدم تجريدات أعلى مثل concurrent.futures أو multiprocessing.Pool لإدارة المزامنة تلقائيًا.

تصحيح الأخطاء والتحليل الأدائي للكود المتوازي

  • استخدم تسجيل الأحداث والطباعة لتتبع تدفق التنفيذ وتحديد المشكلات.
  • استفد من أدوات تصحيح الأخطاء في Python مثل pdb أو محللات المتكاملة التي تدعم تصحيح الأخطاء المتوازية.
  • قم بتحليل الأداء لكودك المتوازي باستخدام أدوات مثل cProfile أو line_profiler لتحديد نقاط الضعف في الأداء.

متى استخدام المعالجة المتوازية ومتى تجنبها

  • استخدم المعالجة المتوازية عندما لديك مهام مرتبطة بوحدة المعالجة المركزية (CPU) والتي يمكن أن تستفيد من التنفيذ المتوازي.
  • تجنب استخدام المعالجة المتوازية للمهام المرتبطة بالإدخال/الإخراج أو المهام ذات الحمل الاتصالي الثقيل.
  • اعتبر الحمل الزائد لبدء وإدارة العمليات أو الخيوط المتوازية. قد تكون المعالجة المتوازية غير مجدية إذا كان الحمل الزائد أكبر من الفوائد المتحققة.هنا الترجمة العربية للملف:

التطبيقات الواقعية

يجد التجهيز المتوازي تطبيقات في مجالات متنوعة، بما في ذلك:

الحوسبة العلمية والمحاكاة

  • يُستخدم التجهيز المتوازي على نطاق واسع في المحاكاة العلمية والحسابات العددية والنمذجة.
  • ومن الأمثلة على ذلك توقعات الطقس والمحاكاة الديناميكية الجزيئية وتحليل العناصر المحدودة.

معالجة البيانات والتحليلات

  • يمكّن التجهيز المتوازي من معالجة أسرع للمجموعات البيانية الكبيرة وتسريع مهام تحليل البيانات.
  • ويُستخدم بشكل شائع في أطر عمل البيانات الضخمة مثل Apache Spark و Hadoop للمعالجة الموزعة للبيانات.

التعلم الآلي والتعلم العميق

  • التجهيز المتوازي أمر حاسم لتدريب نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة ذات النطاق الواسع.
  • تستفيد أطر العمل مثل TensorFlow و PyTorch من التجهيز المتوازي لتسريع التدريب والاستنتاج على وحدات المعالجة المركزية والبطاقات الرسومية.

التنقيب عن الويب والتجوال

  • يمكن أن يسرع التجهيز المتوازي بشكل كبير مهام التنقيب عن الويب والتجوال عبر توزيع العمل على عمليات أو خيوط متعددة.
  • ويسمح بالحصول على صفحات الويب ومعالجتها بشكل أسرع واستخراج البيانات.

الاختبار المتوازي والأتمتة

  • يمكن استخدام التجهيز المتوازي لتشغيل العديد من حالات الاختبار أو السيناريوهات بشكل متزامن، مما يقلل من وقت الاختبار الإجمالي.
  • وهو مفيد بشكل خاص للمجموعات الاختبارية الكبيرة وخطوط أنابيب التكامل المستمر.

الاتجاهات المستقبلية والتطورات

يواصل مجال التجهيز المتوازي في Python التطور مع ظهور أطر عمل وكتبيات جديدة وتطورات في الأجهزة. ومن بين الاتجاهات والتطورات المستقبلية:

أطر العمل والمكتبات الناشئة للتجهيز المتوازي

  • يتم تطوير أطر عمل ومكتبات جديدة للتجهيز المتوازي لتبسيط البرمجة المتوازية وتحسين الأداء.
  • ومن الأمثلة على ذلك Ray و Dask و Joblib، والتي توفر تجريدات عالية المستوى وقدرات الحوسبة الموزعة.

الحوسبة غير المتجانسة والمعجلات

  • الحوسبة غير المتجانسة...ملف الترجمة إلى اللغة العربية:

الحوسبة غير المتجانسة تنطوي على استخدام أنواع مختلفة من المعالجات، مثل وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات المعالجة الرسومية (GPU) والمصفوفات البرمجية القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGA)، لتسريع المهام المحددة.

  • توفر مكتبات Python مثل CuPy و Numba و PyOpenCL تكامل سلس مع المعالجات المساعدة للمعالجة المتوازية.

الحوسبة الكمية وتأثيرها المحتمل على المعالجة المتوازية

  • تعد الحوسبة الكمية وعدًا بتسريع أسي لبعض المشكلات الحسابية.
  • توفر مكتبات Python مثل Qiskit و Cirq أدوات لمحاكاة الدوائر الكمية وتطوير الخوارزميات الكمية.
  • مع تقدم الحوسبة الكمية، قد تثور ثورة في المعالجة المتوازية وتمكن من حل المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.

المعالجة المتوازية في السحابة والحوسبة بدون سيرفر

  • توفر منصات السحابة مثل Amazon Web Services (AWS) و Google Cloud Platform (GCP) و Microsoft Azure قدرات المعالجة المتوازية من خلال خدماتها.
  • تسمح منصات الحوسبة بدون سيرفر مثل AWS Lambda و Google Cloud Functions بتشغيل المهام المتوازية دون إدارة البنية التحتية.
  • تتكيف مكتبات وأطر عمل Python لاستغلال قوة السحابة والحوسبة بدون سيرفر للمعالجة المتوازية.

الخاتمة

أصبحت المعالجة المتوازية في Python أداة أساسية لتحسين الأداء ومعالجة المهام المكثفة حسابيًا. من خلال الاستفادة من الوحدات المضمنة في Python مثل multiprocessing و threading و concurrent.futures، يمكن للمطورين استغلال قوة التنفيذ المتوازي وتوزيع الأحمال على عمليات أو خيوط متعددة.

كما توفر Python نظام بيئي غني من المكتبات والأطر العملية للمعالجة المتوازية، تلبي مجالات وحالات استخدام متنوعة. من الإدخال/الإخراج غير المتزامن باستخدام asyncio إلى الحوسبة الموزعة باستخدام mpi4py و dask، تقدم Python مجموعة واسعة من الخيارات للمعالجة المتوازية.

لاستخدام المعالجة المتوازية في Python بفعالية، من الضروري اتباع أفضل الممارسات والنظر في عوامل مثل تحديد المهام القابلة للتوازي وتقليل الاتصال والتزامن.هناك عدة اعتبارات مهمة عند استخدام المعالجة المتوازية، مثل إدارة الذاكرة المشتركة، والتوازن بين الحمل، وتجنب حالات السباق والاستعصاء. كما أن تصحيح الأخطاء والتحليل المتوازي للكود أمر أساسي لتحسين الأداء وتحديد نقاط الاختناق.

تجد المعالجة المتوازية تطبيقات في مجالات متنوعة، بما في ذلك الحوسبة العلمية، ومعالجة البيانات، والتعلم الآلي، وتحليل الويب، والاختبار المتوازي. مع استمرار نمو حجم وتعقيد البيانات، تصبح المعالجة المتوازية أكثر أهمية لمعالجة الحسابات على نطاق واسع وتسريع المهام المكثفة للبيانات.

في المستقبل، تبدو المعالجة المتوازية في Python مثيرة للاهتمام، مع ظهور أطر عمل جديدة، والتطورات في الحوسبة المتجانسة، وإمكانية تأثير الحوسبة الكمية. كما أن دمج المعالجة المتوازية مع منصات الحوسبة السحابية والخادم الخالي يوسع المزيد من الإمكانات للتنفيذ المتوازي القابل للتطوير والفعال.

كيفية الاستفادة بسهولة من قدرات GPU في TensorFlowكيفية البدء باستخدام Apache Airflow