AI & GPU
Processamento Paralelo em Python: Um Guia para Iniciantes

Processamento Paralelo em Python: Um Guia para Iniciantes

Introdução

Na era atual de big data e computações complexas, o processamento paralelo se tornou uma ferramenta essencial para otimizar o desempenho e reduzir o tempo de execução. O processamento paralelo refere-se à técnica de executar múltiplas tarefas ou processos simultaneamente, aproveitando o poder dos processadores multi-core e sistemas distribuídos. Python, sendo uma linguagem de programação versátil e popular, fornece vários módulos e bibliotecas para facilitar o processamento paralelo. Neste artigo, exploraremos os fundamentos do processamento paralelo, os módulos internos do Python para paralelismo e várias técnicas e melhores práticas para aproveitar o poder do processamento paralelo em Python.

Fundamentos do Processamento Paralelo

Antes de mergulhar nos detalhes do processamento paralelo em Python, vamos entender alguns conceitos-chave:

Concorrência vs. Paralelismo

Concorrência e paralelismo são frequentemente usados de forma intercambiável, mas têm significados distintos:

  • Concorrência: A concorrência refere-se à capacidade de um sistema de executar múltiplas tarefas ou processos simultaneamente, mas não necessariamente no mesmo instante. Tarefas concorrentes podem progredir independentemente e intercalar sua execução, dando a ilusão de execução simultânea.
  • Paralelismo: O paralelismo, por outro lado, refere-se à execução simultânea real de múltiplas tarefas ou processos em diferentes unidades de processamento, como núcleos de CPU ou máquinas distribuídas. Tarefas paralelas realmente são executadas ao mesmo tempo, utilizando os recursos de hardware disponíveis.

Tipos de Paralelismo

O paralelismo pode ser categorizado em dois tipos principais:

  • Paralelismo de Dados: O paralelismo de dados envolve distribuir os dados de entrada entre múltiplas unidades de processamento e realizar a mesma operação em cada subconjunto de dados independentemente. Esse tipo de paralelismo é comumente usado em cenários em que o mesmo cálculo. n precisa ser aplicado a um grande conjunto de dados, como processamento de imagens ou operações de matriz.
  • Paralelismo de Tarefas: O paralelismo de tarefas envolve dividir um problema em tarefas menores e independentes que podem ser executadas concorrentemente. Cada tarefa pode realizar operações diferentes em dados diferentes. O paralelismo de tarefas é adequado para cenários em que múltiplas tarefas independentes precisam ser executadas simultaneamente, como raspagem da web ou testes paralelos.

Lei de Amdahl e Desempenho Paralelo

A Lei de Amdahl é um princípio fundamental que descreve o ganho teórico de velocidade que pode ser alcançado paralelizando um programa. Ela afirma que o ganho de velocidade é limitado pela porção sequencial do programa que não pode ser paralelizada. A fórmula da Lei de Amdahl é:

Ganho de Velocidade = 1 / (S + P/N)

onde:

  • S é a proporção do programa que deve ser executada sequencialmente (não paralelizável)
  • P é a proporção do programa que pode ser paralelizada
  • N é o número de unidades de processamento paralelo

A Lei de Amdahl destaca a importância de identificar e otimizar os gargalos sequenciais em um programa para maximizar os benefícios da paralelização.

Desafios no Processamento Paralelo

O processamento paralelo vem com seu próprio conjunto de desafios:

  • Sobrecarga de Sincronização e Comunicação: Quando vários processos ou threads trabalham juntos, eles muitas vezes precisam se sincronizar e se comunicar uns com os outros. Mecanismos de sincronização, como locks e semáforos, garantem a consistência dos dados e evitam condições de corrida. No entanto, a sincronização e a comunicação excessivas podem introduzir sobrecarga e impactar o desempenho.
  • Balanceamento de Carga: Distribuir a carga de trabalho uniformemente entre as unidades de processamento disponíveis é crucial para um desempenho ideal. Uma distribuição de carga desigual pode levar alguns processos ou threads a ficarem ociosos, enquanto outros estão sobrecarregados, resultando em uma utilização de recursos subótima.
  • Depuração e Testes: Depurar e testar programas paralelos pode ser mais desafiador c.

Módulos de Processamento Paralelo do Python

O Python fornece vários módulos internos para processamento paralelo, cada um com seus próprios pontos fortes e casos de uso. Vamos explorar alguns dos módulos mais comumente utilizados:

Módulo multiprocessing

O módulo multiprocessing permite que você crie vários processos em Python, aproveitando os núcleos de CPU disponíveis para execução paralela. Cada processo é executado em seu próprio espaço de memória, proporcionando um paralelismo real.

Criando e Gerenciando Processos

Para criar um novo processo, você pode usar a classe multiprocessing.Process. Aqui está um exemplo:

import multiprocessing
 
def worker():
    # Processo de trabalho: imprime o nome do processo atual
    print(f"Processo de trabalho: {multiprocessing.current_process().name}")
 
if __name__ == "__main__":
    processos = []
    for _ in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        processos.append(p)
        p.start()
 
    for p in processos:
        p.join()

Neste exemplo, definimos uma função worker que imprime o nome do processo atual. Criamos quatro processos, cada um executando a função worker, e os iniciamos usando o método start(). Finalmente, esperamos que todos os processos sejam concluídos usando o método join().

Comunicação entre Processos (IPC)

Os processos podem se comunicar e trocar dados usando vários mecanismos de IPC (Comunicação entre Processos) fornecidos pelo módulo multiprocessing:

  • Pipes: Pipes permitem comunicação unidirecional entre dois processos. Você pode criar um pipe usando multiprocessing.Pipe() e usar os métodos send() e recv() para enviar e receber dados.
  • Filas: Filas fornecem uma maneira thread-safe de trocar dados entre processos. Você pode criar uma fila usando multiprocessing.Queue() e usar os métodos put() e get() para enfileirar e desenfileirar itens.
  • Memória Compartilhada: A memória compartilhada permite que vários processos acessem a mesma região de memória. Você pode criar. Compartilhando dados entre processos usando multiprocessing.Value() e multiprocessing.Array().

Aqui está um exemplo de uso de uma fila para comunicação entre processos:

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

Neste exemplo, criamos uma fila e a passamos para os processos de trabalho. O processo principal coloca itens na fila, e os processos de trabalho consomem os itens até receberem um valor None, indicando o fim do trabalho.

Módulo threading

O módulo threading fornece uma maneira de criar e gerenciar threads dentro de um único processo. As threads são executadas concorrentemente no mesmo espaço de memória, permitindo uma comunicação e compartilhamento de dados eficientes.

Criando e Gerenciando Threads

Para criar uma nova thread, você pode usar a classe threading.Thread. Aqui está um exemplo:

import threading
 
def worker():
    print(f"Thread de trabalho: {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()

Neste exemplo, criamos quatro threads, cada uma executando a função worker, e as iniciamos usando o método start(). Esperamos que todas as threads sejam concluídas usando o método join().

Primitivas de Sincronização

Quando várias threads acessam recursos compartilhados, a sincronização é necessária para evitar condições de corrida e garantir a consistência dos dados. O módulo threading fornece vári. Primitivas de sincronização de threads:

  • Locks: Locks permitem acesso exclusivo a um recurso compartilhado. Você pode criar um lock usando threading.Lock() e usar os métodos acquire() e release() para adquirir e liberar o lock.
  • Semáforos: Semáforos controlam o acesso a um recurso compartilhado com um número limitado de slots. Você pode criar um semáforo usando threading.Semaphore(n), onde n é o número de slots disponíveis.
  • Variáveis de Condição: Variáveis de condição permitem que as threads aguardem uma condição específica ser atendida antes de prosseguir. Você pode criar uma variável de condição usando threading.Condition() e usar os métodos wait(), notify() e notify_all() para coordenar a execução das threads.

Aqui está um exemplo de uso de um lock para sincronizar o acesso a uma variável compartilhada:

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()

Neste exemplo, usamos um lock para garantir que apenas uma thread possa acessar e modificar a variável counter por vez, evitando condições de corrida.

Módulo concurrent.futures

O módulo concurrent.futures fornece uma interface de alto nível para execução assíncrona e processamento paralelo. Ele abstrai os detalhes de baixo nível do gerenciamento de threads e processos, facilitando a escrita de código paralelo.

ThreadPoolExecutor e ProcessPoolExecutor

O módulo concurrent.futures fornece duas classes de executor:

  • ThreadPoolExecutor: Gerencia um pool de threads de trabalho para executar tarefas concorrentemente dentro de um único processo.
  • ProcessPoolExecutor: Gerencia um pool de processos de trabalho para executar tarefas em paralelo, utilizando múltiplos núcleos da CPU.

Aqui está um exemplo de uso do ThreadPoolExecutor. executor para executar tarefas concorrentemente:

import concurrent.futures
 
def worker(n):
    print(f"Trabalhador {n}: Iniciando")
    # Realizar algum trabalho
    print(f"Trabalhador {n}: Finalizado")
 
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()

Neste exemplo, criamos um ThreadPoolExecutor com um máximo de quatro threads de trabalho. Enviamos oito tarefas para o executor usando o método submit(), que retorna um objeto Future representando a execução assíncrona da tarefa. Em seguida, aguardamos que as tarefas sejam concluídas usando o método as_completed() e recuperamos os resultados usando o método result().

Objetos Future e Execução Assíncrona

O módulo concurrent.futures usa objetos Future para representar a execução assíncrona de tarefas. Um objeto Future encapsula o estado e o resultado de um cálculo. Você pode usar o método done() para verificar se uma tarefa foi concluída, o método result() para recuperar o resultado e o método cancel() para cancelar a execução de uma tarefa.

Aqui está um exemplo de como usar objetos Future para lidar com a execução assíncrona:

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"Resultado: {result}")

Neste exemplo, enviamos quatro tarefas para o executor e recuperamos os resultados à medida que ficam disponíveis usando o método as_completed(). Cada tarefa dorme por uma certa duração e retorna o quadrado do número de entrada.## Técnicas de Processamento Paralelo em Python O Python fornece várias técnicas e bibliotecas para processamento paralelo, atendendo a diferentes casos de uso e requisitos. Vamos explorar algumas dessas técnicas:

Loops Paralelos com multiprocessing.Pool

A classe multiprocessing.Pool permite que você paralelize a execução de uma função em vários valores de entrada. Ela distribui os dados de entrada entre um pool de processos de trabalho e coleta os resultados. Aqui está um exemplo:

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)

Neste exemplo, criamos um pool de quatro processos de trabalho e usamos o método map() para aplicar a função worker aos números de 0 a 9 em paralelo. Os resultados são coletados e impressos.

Operações de Mapeamento e Redução Paralelas

O módulo multiprocessing do Python fornece os métodos Pool.map() e Pool.reduce() para a execução paralela de operações de mapeamento e redução. Esses métodos distribuem os dados de entrada entre os processos de trabalho e coletam os resultados.

  • Pool.map(func, iterable): Aplica a função func a cada elemento do iterable em paralelo e retorna uma lista de resultados.
  • Pool.reduce(func, iterable): Aplica a função func cumulativamente aos elementos do iterable em paralelo, reduzindo o iterável a um único valor.

Aqui está um exemplo de uso de Pool.map() e 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"Soma dos quadrados: {result}")

Neste exemplo, usamos Pool.map() para elevar cada número ao quadrado em paralelo e, em seguida, usamos Pool.reduce() para somar os quadrados.

I/O Assíncrono com asyncio

O módulo asyncio do Python fornece suporte para I/O assíncrono e execução concorrente usando corrotinas e loops de eventos. Ele permite que você escreva código assíncrono que pode lidar com várias tarefas vinculadas a I/O de maneira eficiente.

Aqui está um exemplo de uso do asyncio para realizar solicitações HTTP assíncronas:

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(url):
    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:
        task = asyncio.create_task(fetch(url))
        tasks.append(task)
 
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for result in results:
        print(result)
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Neste exemplo, definimos uma função assíncrona fetch() que faz uma solicitação HTTP GET usando a biblioteca aiohttp. Criamos várias tarefas usando asyncio.create_task() e esperamos que todas as tarefas sejam concluídas usando asyncio.gather(). Os resultados são então impressos.

Computação Distribuída com mpi4py e dask

Para computação distribuída em várias máquinas ou clusters, o Python fornece bibliotecas como mpi4py e dask.

  • mpi4py: Fornece ligações para o padrão Message Passing Interface (MPI), permitindo a execução paralela em sistemas de memória distribuída.
  • dask: Fornece uma biblioteca flexível para computação paralela em Python, suportando agendamento de tarefas, estruturas de dados distribuídas e integração com outras bibliotecas como NumPy e Pandas.

Aqui está um exemplo simples de uso do mpi4py para computação distribuída:

from mpi4py import MPI
 
def main():
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    size = comm.Get_size()
 
    if rank == 0:
        data = [i for i in range(size)]
    else:
        data = None
 
    data = comm.scatter(data, root=0)
    print(f"Rank {rank}: {data}")
 
    data *= 2
    data = comm.gather(data, root=0)
 
    if rank == 0:
        print(data)
 
if __name__ == "__main__":
    main()
lse:
        data = None
 
    data = comm.scatter(data, root=0)
    result = data * data
 
    result = comm.gather(result, root=0)
 
    if rank == 0:
        print(f"Resultado: {result}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

Neste exemplo, usamos MPI.COMM_WORLD para criar um comunicador para todos os processos. O processo raiz (rank 0) distribui os dados entre todos os processos usando comm.scatter(). Cada processo calcula o quadrado dos dados recebidos. Finalmente, os resultados são reunidos de volta ao processo raiz usando comm.gather().

Aceleração de GPU com numba e cupy

Para tarefas computacionalmente intensivas, aproveitar o poder das GPUs pode acelerar significativamente o processamento paralelo. Bibliotecas Python como numba e cupy fornecem suporte para aceleração de GPU.

  • numba: Fornece um compilador just-in-time (JIT) para código Python, permitindo que você compile funções Python em código de máquina nativo para CPUs e GPUs.
  • cupy: Fornece uma biblioteca compatível com NumPy para computação acelerada por GPU, oferecendo uma ampla gama de funções matemáticas e operações de matriz.

Aqui está um exemplo de uso do numba para acelerar um cálculo numérico na GPU:

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

Neste exemplo, usamos o decorador @numba.jit para compilar a função soma_quadrados() para execução paralela na GPU. O argumento parallel=True habilita a paralelização automática. Geramos um grande array de números aleatórios e calculamos a soma dos quadrados usando a função acelerada por GPU.

Melhores práticas e dicas

Ao trabalhar com processamento paralelo em Python, considere as seguintes melhores práticas e dicas:

Identificando tarefas paralelizáveis

  • Procure por tarefas que possam ser executadas independentemente e tenham um alto grau de paralelismo.

Paralelismo em Python: Dicas para um desempenho mínimo de dependências.

  • Concentre-se em tarefas vinculadas à CPU que podem se beneficiar da execução paralela.
  • Considere o paralelismo de dados para tarefas que executam a mesma operação em diferentes subconjuntos de dados.

Minimizando o Overhead de Comunicação e Sincronização

  • Minimize a quantidade de dados transferidos entre processos ou threads para reduzir o overhead de comunicação.
  • Use primitivas de sincronização apropriadas, como locks, semáforos e variáveis de condição, com moderação para evitar sincronização excessiva.
  • Considere o uso de passagem de mensagens ou memória compartilhada para comunicação entre processos.

Balanceando a Carga Entre Processos/Threads Paralelos

  • Distribua a carga de trabalho uniformemente entre os processos ou threads disponíveis para maximizar a utilização dos recursos.
  • Use técnicas de balanceamento de carga dinâmico, como roubo de trabalho ou filas de tarefas, para lidar com cargas de trabalho desiguais.
  • Considere a granularidade das tarefas e ajuste o número de processos ou threads com base nos recursos disponíveis.

Evitando Condições de Corrida e Deadlocks

  • Use primitivas de sincronização corretamente para evitar condições de corrida ao acessar recursos compartilhados.
  • Tenha cuidado ao usar locks e evite dependências circulares para prevenir deadlocks.
  • Use abstrações de alto nível, como concurrent.futures ou multiprocessing.Pool, para gerenciar a sincronização automaticamente.

Depurando e Analisando o Código Paralelo

  • Use registros e declarações de impressão para acompanhar o fluxo de execução e identificar problemas.
  • Utilize as ferramentas de depuração do Python, como pdb ou depuradores de IDE que suportam depuração paralela.
  • Analise seu código paralelo usando ferramentas como cProfile ou line_profiler para identificar gargalos de desempenho.

Quando Usar o Processamento Paralelo e Quando Evitá-lo

  • Use o processamento paralelo quando tiver tarefas vinculadas à CPU que podem se beneficiar da execução paralela.
  • Evite usar o processamento paralelo para tarefas vinculadas a E/S ou tarefas com alto overhead de comunicação.
  • Considere o overhead de iniciar e gerenciar processos ou threads paralelos. O processamento paralelo pode não ser benéfico em todos os casos.

Aplicações do Mundo Real

O processamento paralelo encontra aplicações em vários domínios, incluindo:

Computação Científica e Simulações

  • O processamento paralelo é extensivamente usado em simulações científicas, cálculos numéricos e modelagem.
  • Exemplos incluem previsão do tempo, simulações de dinâmica molecular e análise de elementos finitos.

Processamento de Dados e Análise

  • O processamento paralelo permite um processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados e acelera as tarefas de análise de dados.
  • É comumente usado em estruturas de big data como Apache Spark e Hadoop para processamento de dados distribuído.

Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

  • O processamento paralelo é crucial para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina em larga escala e redes neurais profundas.
  • Estruturas como TensorFlow e PyTorch aproveitam o processamento paralelo para acelerar o treinamento e a inferência em CPUs e GPUs.

Web Scraping e Crawling

  • O processamento paralelo pode acelerar significativamente as tarefas de web scraping e crawling, distribuindo a carga de trabalho entre vários processos ou threads.
  • Permite uma recuperação e processamento mais rápidos de páginas da web e extração de dados.

Testes Paralelos e Automação

  • O processamento paralelo pode ser usado para executar vários casos de teste ou cenários simultaneamente, reduzindo o tempo total de teste.
  • É particularmente útil para grandes suítes de testes e pipelines de integração contínua.

Tendências Futuras e Avanços

O campo do processamento paralelo em Python continua a evoluir com novos frameworks, bibliotecas e avanços em hardware. Algumas tendências e avanços futuros incluem:

Novos Frameworks e Bibliotecas de Processamento Paralelo

  • Novos frameworks e bibliotecas de processamento paralelo estão sendo desenvolvidos para simplificar a programação paralela e melhorar o desempenho.
  • Exemplos incluem Ray, Dask e Joblib, que fornecem abstrações de alto nível e capacidades de computação distribuída.

Computação Heterogênea e Aceleradores

  • A computação heterogênea e o uso de aceleradores, como GPUs e FPGAs, estão ganhando importância no processamento paralelo.
  • Isso permite aproveitar diferentes tipos de hardware para tarefas específicas, otimizando o desempenho.Computação heterogênea envolve a utilização de diferentes tipos de processadores, como CPUs, GPUs e FPGAs, para acelerar tarefas específicas.
  • Bibliotecas Python como CuPy, Numba e PyOpenCL permitem uma integração perfeita com aceleradores para processamento paralelo.

Computação Quântica e seu Potencial Impacto no Processamento Paralelo

  • A computação quântica promete uma aceleração exponencial para determinados problemas computacionais.
  • Bibliotecas Python como Qiskit e Cirq fornecem ferramentas para simulação de circuitos quânticos e desenvolvimento de algoritmos quânticos.
  • À medida que a computação quântica avança, ela pode revolucionar o processamento paralelo e permitir a resolução de problemas complexos de forma mais eficiente.

Processamento Paralelo na Nuvem e Computação Sem Servidor

  • Plataformas de nuvem como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure oferecem capacidades de processamento paralelo por meio de seus serviços.
  • Plataformas de computação sem servidor, como AWS Lambda e Google Cloud Functions, permitem a execução de tarefas paralelas sem gerenciar a infraestrutura.
  • Bibliotecas e estruturas Python estão se adaptando para aproveitar o poder da computação em nuvem e sem servidor para processamento paralelo.

Conclusão

O processamento paralelo em Python se tornou uma ferramenta essencial para otimizar o desempenho e lidar com tarefas computacionalmente intensivas. Ao aproveitar os módulos internos do Python, como multiprocessing, threading e concurrent.futures, os desenvolvedores podem aproveitar o poder da execução paralela e distribuir cargas de trabalho entre vários processos ou threads.

O Python também fornece um rico ecossistema de bibliotecas e estruturas para processamento paralelo, atendendo a vários domínios e casos de uso. Desde a I/O assíncrona com asyncio até a computação distribuída com mpi4py e dask, o Python oferece uma ampla gama de opções para processamento paralelo.

Para utilizar efetivamente o processamento paralelo em Python, é crucial seguir as melhores práticas e considerar fatores como identificar tarefas paralelizáveis, minimizar comunicação e sincronização.Sem sobrecarga, equilibrando a carga e evitando condições de corrida e deadlocks. Depuração e perfil de código paralelo também são essenciais para otimizar o desempenho e identificar gargalos.

O processamento paralelo encontra aplicações em diversos campos, incluindo computação científica, processamento de dados, aprendizado de máquina, raspagem da web e testes paralelos. À medida que o volume e a complexidade dos dados continuam a crescer, o processamento paralelo se torna cada vez mais importante para lidar com cálculos em larga escala e acelerar tarefas intensivas em dados.

Olhando para o futuro, o futuro do processamento paralelo em Python é emocionante, com estruturas emergentes, avanços na computação heterogênea e o potencial impacto da computação quântica. A integração do processamento paralelo com plataformas de computação em nuvem e sem servidor expande ainda mais as possibilidades para uma execução paralela escalável e eficiente.

O que é DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)? Explicado!Pytorch Multi Gpu