Python计算中有进程并行和线程并行,本篇给出进程并行和线程并行的区别,并做了一些讨论:
- 进程和线程的区别:进程之间是各自独占内存空间,而线程之间是共享内存空间。
- 在科学计算时,如果并行的子任务是高度独立的,且都是长生命周期的 CPU 密集型,那么选择进程并行可能更为合适,这样可以避免线程之间因为共享资源而产生的竞争和阻塞。使用技巧:进程并行计算的子任务数量应当等于 CPU 数量,这时候资源的利用率是最高的。如果子任务的数量超过 CPU 数,那么花在进程切换的时间就会变多,执行效率会有一定程度的降低;如果子任务的数量低于 CPU 数,那么可能会有个别的 CPU 闲置。
- 使用 PBS 等任务调度系统提交任务,每个任务通常是一个独立的进程,彼此间没有共享内存空间,因此默认是进程并行。如果是单个任务内使用多个 CPU 数量并行,这时有进程并行和线程并行的操作空间。
- 对于大部分的科学计算任务,进程并行和线程并行的差别可能不是很大,尤其是计算资源有一定冗余的情况,而且计算机操作系统或者是编程语言在资源的调度方面已经做了大量的优化。因此,如果不是制作通用的软件包,只要计算结果是正确的,且资源没有大量浪费,可以不用太纠结用哪种的并行方式,以科学计算任务本身为主,而不是去过度优化。
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补充:以下内容由 AI 生成,供参考,使用的模型为 ChatGPT 。
进程(Process)和线程(Thread)是操作系统中用于实现并发执行的基本概念,它们之间的主要区别如下:
1. 定义
- 进程:进程是程序的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
- 线程:线程是进程中的一个实体,是 CPU 调度和分派的基本单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。
2. 资源拥有
- 进程:拥有独立的内存空间、文件描述符、系统数据等资源。
- 线程:共享所属进程的内存空间和资源,但拥有独立的栈空间和程序计数器。
3. 切换开销
- 进程:进程间切换开销较大,涉及到内存空间、文件描述符等资源的切换。
- 线程:线程间切换开销较小,因为共享了大部分资源,只需保存和切换少量的线程私有数据。
4. 通信与同步
- 进程:进程间通信复杂,通常使用进程间通信(IPC)机制,如管道、信号、消息队列等。
- 线程:线程间通信简单,可以直接读写同一进程中的共享变量,也可通过同步机制控制线程的执行顺序,如互斥锁、条件变量等。
5. 灵活性
- 进程:进程是独立的执行单位,更加稳定,但创建和销毁进程的开销较大。
- 线程:线程共享了进程的资源,创建和销毁线程的开销较小,可以更灵活地实现并发操作。
总的来说,进程和线程都是操作系统中实现并发的基本单位,线程是进程中的实际执行单位,它们的主要区别在于资源拥有、切换开销、通信与同步机制以及灵活性上的差异。
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