IPython clusterによるバカパラ（分散並列処理） - Qiita
分散並列処理の基本かつ強力なアプローチとして，Single Program Multiple Data (SPMD) があります．これは，複数のプロセッサが同一のプログラムを実行し，その際に各プロセッサは別々のデータを処理する，というモデルです．大規模なデータを独立で処理できる単位に分割し，小分けのデータを複数のプロセッサで並列に処理することで，データ全体の処理時間を大幅に短縮できます． 例えば，a01.txt, a02.txt, a03.txt, a04.txtを入力ファイルとしてjobというコマンドを実行し，実行結果（出力）をそれぞれ，b01.txt, b02.txt, b03txt, b04.txtに格納することを考えます．次のコードは，この処理をbashシェルスクリプトで実現するものです． このforループ内の処理内容は互いに独立ですので，容易に並列化できますし，全体に要する処理時
Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma
エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted with カエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 元々Pythonは、 そこまで処理速度が早い言語ではないので、 システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、 並行処理プログラミングをしてみると、 効果があるかもしれません。 最近のコンピューターはマルチコア
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
Python NetWorkSpaces(NWS)と並列プログラミング
この文章について オリジナルは ここ 。これを自分(kawasaq)のために適当にメモしたものです。 内容については責任をもちませんので、あしからず。 でも、もし訳が間違ってるのに気づいたら教えてください。 また、もっとわかりやすい説明があったら教えてください。 ちなみに、 NWSはここからダウンロードできます NetWorkSpaces を使うと、並列プログラムが簡単に作れる NetWorkSpaces というのは、並列プログラムを簡単に書くためのライブラリ。 いわゆる「ネームスペース」をシェアする形で、複数のプログラム間でデータをやりとりする。 たとえば、こんなふうに。 ws.store('x', ws.fetch('y')) ws.x = ws.y この2行は同じだ。 ws というのがネームスペースを表す識別子で、 そのネームスペース上の y に関連付けられているデータを x に関連
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GitHub - IntelPython/sdc: Numba extension for compiling Pandas data frames, Intel® Scalable Dataframe Compiler
