고성능 파이썬(2판)

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고성능 파이썬(2판)

5

프로세스를 다시 반복 실행하되 이번에는 스레드를

4

개 사용한다. 앞의

1

~

4

의 과정을 반복한다.

6

스레드가 없을 때와

4

개일 때 각 단계의 실행 시간의 차이를 비교한다.

우리는 코드를 병렬로 실행하기에

line

_

profiler

나

cProfile

같은 도구를 사용하기는 어렵

다. 여러 설정을 사용해 진짜 실행 시간을 측정하고 차이를 비교하는 과정을 반복하려면 인내

가 필요하지만, 결과를 도출하기 위한 확실한 증거를 얻을 수 있다.

NOTE

_

uniform

호출의 순차적인 특성을 이해하고 싶다면,

numpy

의

mtrand

소스 코드(

https

://

oreil

.

ly

/

HxHQD

)를 살펴보고

mtrand

.

pyx

에서

uniform

호출을 추적해 보라.

numpy

의 소스 코드를 살

펴본 적이 없는 독자에게는 이 과정이 좋은 연습이 될 수 있다.

numpy

를 빌드할 때 어떤 라이브러리를 사용하느냐에 따라 몇 가지 병렬화 기회를 살릴 수도

있다.

numpy

를 빌드에 사용한 하위 라이브러리 (예를 들어 인텔의 수학 커널 라이브러리

Math

Kernel

Library

나 오픈블라스

OpenBLAS

의 사용 여부 )에 따라서 서로 다른 성능 향상 특성을 관찰하게

될 것이다.

numpy

.

show

_

config

()

를 사용해 여러분이 사용하는

numpy

의 설정을 ...