고성능 파이썬(2판)

329

9

장

multiprocessing 모듈

못하면 효율이 떨어진다. 앞의 예에서는

3

단계로 작업을 진행했다. 첫 두 단계는 자원을

100

%

활용했지만 마지막 단계는 오직

50

%만 활용했다.

작업 단위의 크기가 소수 판정 속도에 미치는 영향

(코어 수: 4개, 대상 범위: 100,000,000~100,099,999)

완료 시간(초)

chunksize

크기

실험

기본값

그림

9-12

작업 순서를 임의로 뒤섞기

[그림

9

-

13

]은 작업 단위의 개수를 코어 개수와 잘못 맞춰 발생하는 이상한 효과를 보여준다.

잘못된 설정은 가용 자원을 효율적으로 활용하지 못하게 한다. 작업 단위를 단 하나만 만들면

전체 실행 시간이 가장 길고,

2

개로 만들면 코어

4

개 중

2

개는 활용되지 않는 식이다. 작업 단

위가

4

개일 때만 모든 자원을 활용한다. 하지만 다섯 번째 작업 단위를 추가하면, 다시 자원의

일부를 덜 활용하게 된다. 즉 코어

4

개가 각자 하나의 작업 단위를 처리한 다음에는 오직 한 코

어만 다섯 번째 작업 단위를 처리한다.

작업 단위의 개수를 늘릴수록 효율이 더 높아진다 (작업 단위가

29

개와

32

개일 때의 차이는 약

0

.

03

초다 ). 일반적으로는 각 작업의 실행 시간이 들쑥날쑥할 때 작은 작업을 많이 만들면 자원

을 더 효율적으로 활용한다.

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고성능 파이썬(2판)

작업 단위의 ...