两种Python进行cpu并行运算的方式

Python一共有两种并行方式

1. 使用multiprocessing

第一种方式用于单个节点内部的并行,也就是说同时发起的进程数不能超过你单个机器CPU的线程数。

以下是第一种方式的并行程序:

python 复制代码
import multiprocessing
import time
import os
import numpy as np
ncore=20

def run(core):
	Your code
	reture 0

if __name__ == '__main__':
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    param = np.arange(20)
    p = multiprocessing.Pool(ncore)
    p.map(run, param)
    p.close()
    p.join()
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

提交脚本直接:

bash 复制代码
python your_job_name.py

2. 使用mpi4py

第二种方式用于跨节点的并行,可以发起成千上百个CPU的并行。

以下是第二中方式的并行程序:

python 复制代码
from mpi4py import MPI
import time
import os
import numpy as np
ncore=20

def run(core):
	Your code
	reture 0

if __name__ == '__main__':
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.Get_rank()
    run(rank)
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

提交脚本需要用到mpi

bash 复制代码
mpiexec -n cpu_number python your_job_name.py
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