AI & GPU
پردازش موازی در پایتون: راهنمای مبتدیان

پردازش موازی در پایتون: راهنمای مبتدیان

مقدمه

در عصر امروز داده‌های بزرگ و محاسبات پیچیده، پردازش موازی به ابزاری ضروری برای بهینه‌سازی عملکرد و کاهش زمان اجرا تبدیل شده است. پردازش موازی به تکنیک اجرای همزمان چندین وظیفه یا فرآیند با استفاده از قدرت پردازنده‌های چند‌هسته‌ای و سیستم‌های توزیع‌شده اشاره دارد. پایتون، به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و محبوب، ماژول‌ها و کتابخانه‌های مختلفی را برای تسهیل پردازش موازی ارائه می‌دهد. در این مقاله، ما مبانی پردازش موازی، ماژول‌های درون‌خطی پایتون برای موازی‌سازی و تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های بهره‌گیری از قدرت پردازش موازی در پایتون را بررسی خواهیم کرد.

مبانی پردازش موازی

قبل از ورود به جزئیات پردازش موازی در پایتون، بیایید برخی مفاهیم کلیدی را درک کنیم:

همزمانی در مقابل موازی‌سازی

همزمانی و موازی‌سازی اغلب به طور مترادف استفاده می‌شوند، اما معانی متمایزی دارند:

  • همزمانی: همزمانی به توانایی یک سیستم برای اجرای همزمان چندین وظیفه یا فرآیند اشاره دارد، اما لزوماً در همان لحظه نیست. وظایف همزمان می‌توانند به طور مستقل پیشرفت کنند و اجرای خود را درهم بافند، ایجاد توهم اجرای همزمان.
  • موازی‌سازی: موازی‌سازی، از طرف دیگر، به اجرای واقعی همزمان چندین وظیفه یا فرآیند در واحدهای پردازشی مختلف، مانند هسته‌های CPU یا ماشین‌های توزیع‌شده اشاره دارد. وظایف موازی واقعاً در همان زمان اجرا می‌شوند و از منابع سخت‌افزاری موجود استفاده می‌کنند.

انواع موازی‌سازی

موازی‌سازی را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد:

  • موازی‌سازی داده: موازی‌سازی داده شامل توزیع داده‌های ورودی در میان چندین واحد پردازشی و انجام همان عملیات بر روی هر زیرمجموعه داده به طور مستقل است. این نوع موازی‌سازی معمولاً در سناریوهایی استفاده می‌شود که همان محاسبات باید بر روی بخش‌های مختلف داده انجام شود.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

داده‌های بزرگ، مانند پردازش تصویر یا عملیات ماتریسی، نیاز به اعمال موازی‌سازی دارند.

  • موازی‌سازی وظیفه: موازی‌سازی وظیفه شامل تقسیم یک مسئله به وظایف کوچک‌تر و مستقل است که می‌توانند به طور همزمان اجرا شوند. هر وظیفه ممکن است عملیات متفاوتی را بر روی داده‌های مختلف انجام دهد. موازی‌سازی وظیفه برای سناریوهایی مناسب است که چندین وظیفه مستقل باید به طور همزمان اجرا شوند، مانند وب‌اسکرپینگ یا آزمایش موازی.

قانون آمداهل و عملکرد موازی

قانون آمداهل یک اصل اساسی است که سرعت بالقوه‌ای که می‌توان با موازی‌سازی یک برنامه به دست آورد را توصیف می‌کند. این قانون بیان می‌کند که سرعت افزایش یافته توسط بخش متوالی برنامه که نمی‌تواند موازی‌سازی شود محدود می‌شود. فرمول قانون آمداهل به شرح زیر است:

سرعت افزایش یافته = 1 / (S + P/N)

که در آن:

  • S نسبت برنامه است که باید به صورت متوالی (غیرقابل موازی‌سازی) اجرا شود
  • P نسبت برنامه است که می‌تواند به صورت موازی اجرا شود
  • N تعداد واحدهای پردازش موازی است

قانون آمداهل بر اهمیت شناسایی و بهینه‌سازی گلوگاه‌های متوالی در یک برنامه برای به حداکثر رساندن مزایای موازی‌سازی تأکید می‌کند.

چالش‌های پردازش موازی

پردازش موازی با چالش‌های خاص خود همراه است:

  • همگام‌سازی و هزینه ارتباطات: هنگامی که چندین فرآیند یا رشته به طور همکار کار می‌کنند، معمولاً نیاز به همگام‌سازی و ارتباط با یکدیگر دارند. مکانیزم‌های همگام‌سازی مانند قفل‌ها و سمافورها، یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کنند و از شرایط مyarه جلوگیری می‌کنند. با این حال، همگام‌سازی و ارتباطات بیش از حد می‌تواند هزینه‌ای را ایجاد کرده و بر عملکرد تأثیر بگذارد.
  • تعادل بار: توزیع یکنواخت بار کاری در میان واحدهای پردازش موجود برای عملکرد بهینه حیاتی است. توزیع نامتوازن بار می‌تواند منجر به بیکاری برخی فرآیندها یا رشته‌ها در حالی که دیگران بار بیش از حد دارند، شود که به استفاده نامطلوب از منابع منجر می‌شود.
  • اشکال‌زدایی و آزمایش: اشکال‌زدایی و آزمایش برنامه‌های موازی می‌تواند چالش‌برانگیزتر باشد.در مقایسه با برنامه‌های متوالی، مسائلی مانند شرایط مyarrace، بن‌بست و رفتار غیرقطعی می‌توانند دشوار باشند.

ماژول‌های پردازش موازی پایتون

پایتون چندین ماژول داخلی برای پردازش موازی ارائه می‌دهد، هر کدام با نقاط قوت و موارد استفاده خاص خود. بیایید برخی از رایج‌ترین ماژول‌ها را بررسی کنیم:

ماژول multiprocessing

ماژول multiprocessing به شما امکان می‌دهد چندین فرآیند را در پایتون ایجاد کنید و از هسته‌های CPU موجود برای اجرای موازی استفاده کنید. هر فرآیند در فضای حافظه خود اجرا می‌شود، که باعث ایجاد موازی‌سازی واقعی می‌شود.

ایجاد و مدیریت فرآیندها

برای ایجاد یک فرآیند جدید، می‌توانید از کلاس multiprocessing.Process استفاده کنید. اینجا یک مثال آورده شده است:

import multiprocessing
 
def worker():
    # این تابع کارگر را چاپ می‌کند
    print(f"فرآیند کارگر: {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()

در این مثال، یک تابع worker تعریف می‌کنیم که نام فرآیند فعلی را چاپ می‌کند. چهار فرآیند ایجاد می‌کنیم که هر کدام تابع worker را اجرا می‌کنند و آن‌ها را با استفاده از متد start() شروع می‌کنیم. در نهایت، با استفاده از متد join() منتظر اتمام همه فرآیندها می‌شویم.

ارتباط بین فرآیندها (IPC)

فرآیندها می‌توانند با استفاده از مکانیزم‌های مختلف IPC ارائه شده توسط ماژول multiprocessing با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و داده تبادل کنند:

  • پایپ‌ها: پایپ‌ها به ارتباط یک‌طرفه بین دو فرآیند اجازه می‌دهند. می‌توانید یک پایپ را با استفاده از multiprocessing.Pipe() ایجاد کرده و از متدهای send() و recv() برای ارسال و دریافت داده استفاده کنید.
  • صف‌ها: صف‌ها راه امن و ایمنی برای تبادل داده بین فرآیندها فراهم می‌کنند. می‌توانید یک صف را با استفاده از multiprocessing.Queue() ایجاد کرده و از متدهای put() و get() برای افزودن و برداشتن آیتم‌ها استفاده کنید.
  • حافظه مشترک: حافظه مشترک به چندین فرآیند امکان دسترسی به همان ناحیه حافظه را می‌دهد. می‌توانید یک حافظه مشترک را با استفاده از multiprocessing.Value یا multiprocessing.Array ایجاد کنید.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

به اشتراک‌گذاری داده‌ها بین فرایندها با استفاده از multiprocessing.Value() و multiprocessing.Array()

اینجا مثالی از استفاده از یک صف برای ارتباط بین فرایندها آورده شده است:

import multiprocessing
 
def worker(queue):
    # کارگر تا زمانی که آیتمی در صف وجود دارد، آن را پردازش می‌کند
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        print(f"در حال پردازش آیتم: {item}")
 
if __name__ == "__main__":
    queue = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    for _ in range(4):
        # ایجاد چهار فرایند کارگر و اضافه کردن آن‌ها به لیست
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
        processes.append(p)
        p.start()
 
    # قرار دادن ده آیتم در صف
    for item in range(10):
        queue.put(item)
 
    # اطلاع دادن به کارگرها برای پایان کار
    for _ in range(4):
        queue.put(None)
 
    # انتظار برای پایان کار همه فرایندها
    for p in processes:
        p.join()

در این مثال، ما یک صف ایجاد کرده و آن را به فرایندهای کارگر می‌دهیم. فرایند اصلی آیتم‌ها را به صف اضافه می‌کند و فرایندهای کارگر آیتم‌ها را مصرف می‌کنند تا زمانی که مقدار None را دریافت کنند که نشان‌دهنده پایان کار است.

ماژول threading

ماژول threading راهی برای ایجاد و مدیریت رشته‌ها در یک فرایند واحد فراهم می‌کند. رشته‌ها به طور همزمان در همان فضای حافظه اجرا می‌شوند، که به ارتباط و به اشتراک‌گذاری داده‌ها کارآمد است.

ایجاد و مدیریت رشته‌ها

برای ایجاد یک رشته جدید، می‌توانید از کلاس threading.Thread استفاده کنید. اینجا مثالی آورده شده است:

import threading
 
def worker():
    # چاپ نام رشته جاری
    print(f"رشته کارگر: {threading.current_thread().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for _ in range(4):
        # ایجاد چهار رشته و اضافه کردن آن‌ها به لیست
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
 
    # انتظار برای پایان کار همه رشته‌ها
    for t in threads:
        t.join()

در این مثال، ما چهار رشته ایجاد می‌کنیم که هر کدام تابع worker را اجرا می‌کنند و آن‌ها را با استفاده از متد start() شروع می‌کنیم. سپس با استفاده از متد join() منتظر پایان کار همه رشته‌ها می‌شویم.

ابزارهای همگام‌سازی

هنگامی که چندین رشته به منابع مشترک دسترسی دارند، همگام‌سازی ضروری است تا از شرایط مسابقه و اطمینان از سازگاری داده‌ها جلوگیری شود. ماژول threading ابزارهای مختلفی برای همگام‌سازی فراهم می‌کند.فایل مارک‌داون فارسی:

همگام‌سازی اولیه‌ی سیستم:

  • قفل‌ها: قفل‌ها به شما اجازه می‌دهند تا به یک منبع مشترک به صورت انحصاری دسترسی داشته باشید. می‌توانید یک قفل را با استفاده از threading.Lock() ایجاد کنید و از متدهای acquire() و release() برای گرفتن و رها کردن قفل استفاده کنید.
  • سمافورها: سمافورها دسترسی به یک منبع مشترک را با تعداد محدودی از شکاف‌ها کنترل می‌کنند. می‌توانید یک سمافور را با استفاده از threading.Semaphore(n) ایجاد کنید، که در آن n تعداد شکاف‌های موجود است.
  • متغیرهای شرطی: متغیرهای شرطی به رشته‌ها اجازه می‌دهند تا برای برآورده شدن یک شرط خاص صبر کنند قبل از اینکه ادامه دهند. می‌توانید یک متغیر شرطی را با استفاده از threading.Condition() ایجاد کنید و از متدهای wait(), notify() و notify_all() برای هماهنگی اجرای رشته استفاده کنید.

در اینجا مثالی از استفاده از یک قفل برای همگام‌سازی دسترسی به یک متغیر مشترک آورده شده است:

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()

در این مثال، ما از یک قفل استفاده می‌کنیم تا اطمینان حاصل کنیم که فقط یک رشته در هر زمان می‌تواند به متغیر counter دسترسی داشته و آن را تغییر دهد، جلوگیری از شرایط مyarش.

ماژول concurrent.futures

ماژول concurrent.futures یک رابط سطح بالا برای اجرای آسنکرون و پردازش موازی فراهم می‌کند. این ماژول جزئیات پایین‌سطح مدیریت رشته و فرآیند را انتزاع می‌کند، که نوشتن کد موازی را آسان‌تر می‌کند.

ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor

ماژول concurrent.futures دو کلاس اجرا‌کننده ارائه می‌دهد:

  • ThreadPoolExecutor: یک پول از رشته‌های کارگر را مدیریت می‌کند تا وظایف را به طور همزمان در یک فرآیند اجرا کند.
  • ProcessPoolExecutor: یک پول از فرآیندهای کارگر را مدیریت می‌کند تا وظایف را به طور موازی اجرا کند، با استفاده از چندین هسته CPU.

در اینجا مثالی از استفاده از ThreadPoolExecutor آورده شده است.Here is the Persian translation of the provided markdown file, with the code comments translated:

import concurrent.futures
 
def worker(n):
    print(f"کارگر {n}: در حال شروع")
    # انجام برخی کارها
    print(f"کارگر {n}: به پایان رسید")
 
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()

در این مثال، ما یک ThreadPoolExecutor با حداکثر چهار کارگر ایجاد می‌کنیم. ما هشت وظیفه را به اجرا کننده با استفاده از متد submit() ارسال می‌کنیم، که یک شیء Future را برمی‌گرداند که نمایانگر اجرای غیرهمزمان وظیفه است. سپس با استفاده از متد as_completed() منتظر تکمیل وظایف می‌شویم و نتایج را با استفاده از متد result() بازیابی می‌کنیم.

اشیاء Future و اجرای غیرهمزمان

ماژول concurrent.futures از اشیاء Future برای نمایش اجرای غیرهمزمان وظایف استفاده می‌کند. یک شیء Future وضعیت و نتیجه یک محاسبه را کپسوله می‌کند. می‌توانید از متد done() برای بررسی اینکه آیا یک وظیفه به پایان رسیده است یا خیر، متد result() برای بازیابی نتیجه و متد cancel() برای لغو اجرای یک وظیفه استفاده کنید.

در اینجا مثالی از استفاده از اشیاء Future برای مدیریت اجرای غیرهمزمان آورده شده است:

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"نتیجه: {result}")

در این مثال، ما چهار وظیفه را به اجرا کننده ارسال می‌کنیم و نتایج را همانطور که در دسترس می‌شوند با استفاده از متد as_completed() بازیابی می‌کنیم. هر وظیفه برای مدت زمان مشخصی خواب می‌رود و مربع ورودی را برمی‌گرداند.## تکنیک‌های پردازش موازی در پایتون پایتون تکنیک‌ها و کتابخانه‌های مختلفی را برای پردازش موازی ارائه می‌دهد که به نیازهای مختلف کاربران پاسخ می‌دهد. بیایید برخی از این تکنیک‌ها را بررسی کنیم:

حلقه‌های موازی با multiprocessing.Pool

کلاس multiprocessing.Pool به شما امکان می‌دهد اجرای یک تابع را بر روی مقادیر ورودی مختلف به صورت موازی انجام دهید. این کلاس داده‌های ورودی را در میان یک گروه از فرآیندهای کارگر توزیع می‌کند و نتایج را جمع‌آوری می‌کند. اینجا یک مثال آورده شده است:

import multiprocessing
 
def worker(n):
    # این تابع مربع هر عدد را محاسبه می‌کند
    return n * n
 
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, range(10))
        print(results)

در این مثال، ما یک گروه از چهار فرآیند کارگر ایجاد می‌کنیم و از متد map() برای اعمال تابع worker بر روی اعداد از 0 تا 9 به صورت موازی استفاده می‌کنیم. نتایج جمع‌آوری و چاپ می‌شوند.

عملیات نقشه‌برداری و کاهش موازی

ماژول multiprocessing پایتون متدهای Pool.map() و Pool.reduce() را برای اجرای موازی عملیات نقشه‌برداری و کاهش ارائه می‌دهد. این متدها داده‌های ورودی را در میان فرآیندهای کارگر توزیع می‌کنند و نتایج را جمع‌آوری می‌کنند.

  • Pool.map(func, iterable): تابع func را بر روی هر عنصر iterable به صورت موازی اعمال می‌کند و یک لیست از نتایج را برمی‌گرداند.
  • Pool.reduce(func, iterable): تابع func را به صورت تجمعی بر روی عناصر iterable به صورت موازی اعمال می‌کند و iterable را به یک مقدار واحد کاهش می‌دهد.

اینجا مثالی از استفاده از Pool.map() و Pool.reduce() آورده شده است:

import multiprocessing
 
def square(x):
    # این تابع مربع هر عدد را محاسبه می‌کند
    return x * x
 
def sum_squares(a, b):
    # این تابع مجموع مربع‌ها را محاسبه می‌کند
    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"Sum of squares: {result}")

در این مثال، ما از Pool.map() برای مربع کردن اعداد به صورت موازی استفاده می‌کنیم و سپس از Pool.reduce() برای جمع کردن مربع‌ها استفاده می‌کنیم.### آی‌او غیرهمزمان با asyncio ماژول asyncio پایتون پشتیبانی از آی‌او غیرهمزمان و اجرای همزمان با استفاده از کورتین‌ها و حلقه‌های رویداد را فراهم می‌کند. به شما امکان می‌دهد کد غیرهمزمان بنویسید که بتواند چندین وظیفه مرتبط با آی‌او را به طور کارآمد مدیریت کند.

در اینجا مثالی از استفاده از asyncio برای انجام درخواست‌های HTTP غیرهمزمان آورده شده است:

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(url):
    # درخواست HTTP غیرهمزمان را انجام می‌دهد
    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:
        # یک وظیفه غیرهمزمان ایجاد می‌کند
        task = asyncio.create_task(fetch(url))
        tasks.append(task)
 
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    # نتایج را چاپ می‌کند
    for result in results:
        print(result)
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

در این مثال، یک تابع غیرهمزمان fetch() را تعریف می‌کنیم که یک درخواست HTTP GET با استفاده از کتابخانه aiohttp انجام می‌دهد. چندین وظیفه را با استفاده از asyncio.create_task() ایجاد می‌کنیم و با استفاده از asyncio.gather() منتظر تکمیل همه وظایف می‌شویم. سپس نتایج را چاپ می‌کنیم.

محاسبات توزیع‌شده با mpi4py و dask

برای محاسبات توزیع‌شده در سراسر چندین ماشین یا خوشه‌ها، پایتون کتابخانه‌هایی مانند mpi4py و dask را ارائه می‌دهد.

  • mpi4py: پیوندهایی برای استاندارد Message Passing Interface (MPI) فراهم می‌کند، که اجرای موازی در سیستم‌های حافظه توزیع‌شده را امکان‌پذیر می‌سازد.
  • dask: یک کتابخانه انعطاف‌پذیر برای محاسبات موازی در پایتون ارائه می‌دهد، که排程وظایف، ساختارهای داده توزیع‌شده و یکپارچگی با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas را پشتیبانی می‌کند.

در اینجا مثالی ساده از استفاده از mpi4py برای محاسبات توزیع‌شده آورده شده است:

from mpi4py import MPI
 
def main():
    # ارتباط جهانی MPI را دریافت می‌کند
    comm = MPI.COMM_WORLD
    # رتبه فرآیند فعلی را دریافت می‌کند
    rank = comm.Get_rank()
    # تعداد فرآیندهای موجود را دریافت می‌کند
    size = comm.Get_size()
 
    if rank == 0:
        # داده‌ها را برای توزیع آماده می‌کند
        data = [i for i in range(size)]
    else:
        data = None
 
    data = comm.scatter(data, root=0)
    # داده را در میان همه فرایندها پخش می‌کند
    result = data * data
    # هر فرایند مربع داده خود را محاسبه می‌کند
 
    result = comm.gather(result, root=0)
    # نتایج را به فرایند ریشه جمع‌آوری می‌کند
 
    if rank == 0:
        print(f"Result: {result}")
        # فرایند ریشه نتیجه نهایی را چاپ می‌کند
 
if __name__ == "__main__":
    main()

در این مثال، ما از MPI.COMM_WORLD برای ایجاد یک ارتباط‌کننده برای همه فرایندها استفاده می‌کنیم. فرایند ریشه (رتبه 0) داده را در میان همه فرایندها با استفاده از comm.scatter() پخش می‌کند. هر فرایند مربع داده دریافت‌شده خود را محاسبه می‌کند. در نهایت، نتایج به فرایند ریشه با استفاده از comm.gather() جمع‌آوری می‌شوند.

شتاب‌دهی GPU با numba و cupy

برای وظایف محاسباتی سنگین، بهره‌گیری از قدرت GPU می‌تواند پردازش موازی را به طور قابل توجهی سرعت بخشد. کتابخانه‌های پایتون مانند numba و cupy پشتیبانی از شتاب‌دهی GPU را ارائه می‌دهند.

  • numba: یک کامپایلر Just-in-Time (JIT) برای کد پایتون را فراهم می‌کند، که به شما امکان می‌دهد تا توابع پایتون را به کد ماشین بومی برای CPU و GPU کامپایل کنید.
  • cupy: یک کتابخانه سازگار با NumPy برای محاسبات شتاب‌یافته با GPU را ارائه می‌دهد، که طیف گسترده‌ای از توابع ریاضی و عملیات آرایه را ارائه می‌دهد.

اینجا مثالی از استفاده از numba برای شتاب‌دهی محاسبه عددی بر روی GPU آورده شده است:

import numba
import numpy as np
 
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def sum_squares(arr):
    # توابع را برای اجرای موازی بر روی GPU کامپایل می‌کند
    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"Sum of squares: {result}")

در این مثال، ما از تزئین @numba.jit برای کامپایل تابع sum_squares() برای اجرای موازی بر روی GPU استفاده می‌کنیم. آرگومان parallel=True موجب فعال‌سازی موازی‌سازی خودکار می‌شود. ما یک آرایه بزرگ از اعداد تصادفی ایجاد می‌کنیم و مجموع مربعات را با استفاده از تابع شتاب‌یافته با GPU محاسبه می‌کنیم.

بهترین شیوه‌ها و نکات

هنگام کار با پردازش موازی در پایتون، به این بهترین شیوه‌ها و نکات توجه کنید:

شناسایی وظایف قابل موازی‌سازی

  • به دنبال وظایفی باشید که می‌توانند به طور مستقل اجرا شوند و...اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

  • بر روی وظایف مبتنی بر CPU که می‌توانند از اجرای موازی بهره ببرند، تمرکز کنید.

  • برای وظایفی که همان عملیات را بر روی زیرمجموعه‌های مختلف داده انجام می‌دهند، از موازی‌سازی داده استفاده کنید.

کاهش هزینه ارتباطات و همگام‌سازی

  • میزان داده‌های منتقل شده بین فرآیندها یا رشته‌ها را به حداقل برسانید تا هزینه ارتباطات را کاهش دهید.
  • از اولیه‌های همگام‌سازی مناسب مانند قفل‌ها، سمافورها و متغیرهای شرطی به طور محتاطانه استفاده کنید تا همگام‌سازی بیش از حد اجتناب شود.
  • برای ارتباطات بین فرآیندها از ارسال پیام یا حافظه مشترک استفاده کنید.

تعادل بار بین فرآیندها/رشته‌های موازی

  • بار کاری را به طور یکنواخت بین فرآیندها یا رشته‌های موجود توزیع کنید تا از استفاده بهینه از منابع اطمینان حاصل کنید.
  • از تکنیک‌های تعادل بار پویا مانند سرقت کار یا صف‌های کاری برای مدیریت بارهای نامتوازن استفاده کنید.
  • دانه‌بندی وظایف را در نظر بگیرید و تعداد فرآیندها یا رشته‌ها را بر اساس منابع موجود تنظیم کنید.

اجتناب از شرایط مyarace و بن‌بست

  • از اولیه‌های همگام‌سازی به درستی استفاده کنید تا از شرایط مyarace در هنگام دسترسی به منابع مشترک جلوگیری شود.
  • هنگام استفاده از قفل‌ها مراقب باشید و از وابستگی‌های چرخشی برای جلوگیری از بن‌بست اجتناب کنید.
  • از انتزاعات سطح بالاتر مانند concurrent.futures یا multiprocessing.Pool برای مدیریت خودکار همگام‌سازی استفاده کنید.

اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری از کد موازی

  • از ثبت وقایع و دستورات چاپ برای ردیابی جریان اجرا و شناسایی مشکلات استفاده کنید.
  • از ابزارهای اشکال‌زدایی پایتون مانند pdb یا اشکال‌زدایی IDE که از اشکال‌زدایی موازی پشتیبانی می‌کنند، استفاده کنید.
  • از ابزارهایی مانند cProfile یا line_profiler برای پروفایل‌گیری از کد موازی خود و شناسایی نقاط کندی استفاده کنید.

زمان استفاده از پردازش موازی و زمان اجتناب از آن

  • از پردازش موازی زمانی استفاده کنید که وظایف مبتنی بر CPU دارید که می‌توانند از اجرای موازی بهره ببرند.
  • از استفاده از پردازش موازی برای وظایف مبتنی بر I/O یا وظایف با هزینه ارتباطات سنگین اجتناب کنید.
  • هزینه راه‌اندازی و مدیریت فرآیندها یا رشته‌های موازی را در نظر بگیرید. پردازش موازی.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

کاربردهای واقعی‌جهان

پردازش موازی در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

محاسبات علمی و شبیه‌سازی‌ها

  • پردازش موازی به طور گسترده در شبیه‌سازی‌های علمی، محاسبات عددی و مدل‌سازی استفاده می‌شود.
  • مثال‌هایی شامل پیش‌بینی آب و هوا، شبیه‌سازی دینامیک مولکولی و تحلیل المان محدود است.

پردازش و تحلیل داده‌ها

  • پردازش موازی امکان پردازش سریع‌تر مجموعه‌های داده بزرگ و تسریع در انجام وظایف تحلیل داده را فراهم می‌کند.
  • به طور معمول در چارچوب‌های بزرگ داده مانند Apache Spark و Hadoop برای پردازش توزیع‌شده داده استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

  • پردازش موازی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق در مقیاس بزرگ حیاتی است.
  • چارچوب‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch از پردازش موازی برای تسریع آموزش و استنتاج بر روی CPU و GPU استفاده می‌کنند.

استخراج و کاوش وب

  • پردازش موازی می‌تواند سرعت استخراج و کاوش وب را به طور قابل توجهی افزایش دهد با توزیع بار کار در میان چندین فرآیند یا رشته.
  • این امکان بازیابی و پردازش سریع‌تر صفحات وب و استخراج داده را فراهم می‌کند.

آزمایش و اتوماسیون موازی

  • پردازش موازی می‌تواند برای اجرای همزمان چندین مورد آزمایش یا سناریو استفاده شود، کاهش زمان کلی آزمایش را به دنبال دارد.
  • این ویژگی به ویژه برای مجموعه‌های آزمایش بزرگ و خطوط لوله ادغام مداوم مفید است.

روندها و پیشرفت‌های آینده

حوزه پردازش موازی در پایتون همچنان در حال تکامل است با چارچوب‌ها، کتابخانه‌ها و پیشرفت‌های جدید در سخت‌افزار. برخی از روندها و پیشرفت‌های آینده شامل موارد زیر است:

چارچوب‌ها و کتابخانه‌های نوظهور پردازش موازی

  • چارچوب‌ها و کتابخانه‌های جدید پردازش موازی برای ساده‌سازی برنامه‌نویسی موازی و بهبود عملکرد در حال توسعه هستند.
  • مثال‌هایی شامل Ray، Dask و Joblib هستند که انتزاعات سطح بالا و قابلیت‌های محاسبات توزیع‌شده را ارائه می‌دهند.

محاسبات ناهمگن و شتاب‌دهنده‌ها

  • محاسبات ناهمگن و استفاده از شتاب‌دهنده‌ها مانند GPU و FPGA برای پردازش موازی در حال توسعه است.
  • این امکان بهره‌گیری از قابلیت‌های محاسباتی متنوع برای بهینه‌سازی عملکرد را فراهم می‌کند.ترکیب محاسبات ناهمگن شامل استفاده از انواع مختلف پردازنده ها مانند CPU ها، GPU ها و FPGA ها برای تسریع انجام وظایف خاص است.
  • کتابخانه های پایتون مانند CuPy، Numba و PyOpenCL امکان ادغام آسان با شتاب دهنده ها برای پردازش موازی را فراهم می کنند.

محاسبات کوانتومی و تأثیر بالقوه آن بر پردازش موازی

  • محاسبات کوانتومی وعده افزایش سریع نمایی برای برخی از مسائل محاسباتی را می دهد.
  • کتابخانه های پایتون مانند Qiskit و Cirq ابزارهایی برای شبیه سازی مدار کوانتومی و توسعه الگوریتم های کوانتومی ارائه می دهند.
  • با پیشرفت محاسبات کوانتومی، ممکن است پردازش موازی را متحول کرده و حل مسائل پیچیده را کارآمدتر کند.

پردازش موازی در ابر و محاسبات بدون سرور

  • پلتفرم های ابری مانند Amazon Web Services (AWS)، Google Cloud Platform (GCP) و Microsoft Azure قابلیت های پردازش موازی را از طریق خدمات خود ارائه می دهند.
  • پلتفرم های محاسبات بدون سرور مانند AWS Lambda و Google Cloud Functions امکان اجرای وظایف موازی را بدون مدیریت زیرساخت فراهم می کنند.
  • کتابخانه ها و چارچوب های پایتون در حال سازگاری با قدرت محاسبات ابری و بدون سرور برای پردازش موازی هستند.

نتیجه گیری

پردازش موازی در پایتون به ابزاری ضروری برای بهینه سازی عملکرد و مقابله با وظایف محاسباتی سنگین تبدیل شده است. با استفاده از ماژول های داخلی پایتون مانند multiprocessing، threading و concurrent.futures، توسعه دهندگان می توانند از قدرت اجرای موازی و توزیع بار کاری در میان چندین فرآیند یا رشته بهره مند شوند.

پایتون همچنین اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و چارچوب ها را برای پردازش موازی ارائه می دهد که به حوزه ها و موارد استفاده مختلف پاسخ می دهد. از ورودی/خروجی آسنکرون با asyncio تا محاسبات توزیع شده با mpi4py و dask، پایتون طیف گسترده ای از گزینه ها را برای پردازش موازی ارائه می دهد.

برای استفاده موثر از پردازش موازی در پایتون، رعایت بهترین روش ها و در نظر گرفتن عوامل مانند شناسایی وظایف قابل موازی سازی، کاهش ارتباطات و همگام سازی حیاتی است.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

موازی‌سازی در پایتون

موازی‌سازی در پایتون به شما امکان می‌دهد تا کارهای مختلف را به طور همزمان انجام دهید و از منابع سخت‌افزاری به طور کارآمدتری استفاده کنید. این امر می‌تواند به کاهش زمان اجرا، تعادل بار، و اجتناب از شرایط مسابقه و بن‌بست‌ها کمک کند. همچنین، اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری از کد موازی نیز برای بهینه‌سازی عملکرد و شناسایی گلوگاه‌ها ضروری است.

موازی‌سازی در پردازش کاربردهای متنوعی در زمینه‌های مختلف مانند محاسبات علمی، پردازش داده، یادگیری ماشین، وب اسکرپینگ و آزمایش موازی دارد. با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌ها، موازی‌سازی در پردازش برای مدیریت محاسبات بزرگ‌مقیاس و تسریع وظایف وابسته به داده بسیار مهم می‌شود.

در آینده، موازی‌سازی در پایتون آینده هیجان‌انگیزی دارد، با چارچوب‌های نوظهور، پیشرفت‌های در محاسبات ناهمگن و تأثیر بالقوه محاسبات کوانتومی. ادغام موازی‌سازی در پردازش با پلتفرم‌های محاسبه ابری و بدون سرور گزینه‌های بیشتری را برای اجرای موازی مقیاس‌پذیر و کارآمد فراهم می‌کند.

آموزش PyTorch با چند GPUچگونه آموزش چند GPU برای مدل های هوش مصنوعی مقیاس بزرگ را مدیریت کنیم