在有多个计算核心情况下,若任务数大于核心数,程序执行是并发还是并行?
时间: 2024-06-07 21:07:13 浏览: 17
在有多个计算核心的情况下,如果任务数大于核心数,则程序执行既可以是并发(Concurrency)也可以是并行(Parallelism),具体取决于程序的设计和实现方式。
并发是指同时处理多个任务,但不一定是同时执行多个任务,它通常是使用单个处理器来交替执行多个任务,使得似乎是同时执行的。并发的程序可以通过线程、进程、协程等方式来实现。
并行是指同时执行多个任务,它要求有多个执行单元(多核CPU或者分布式集群)来同时执行多个任务,可以实现真正的同时处理多个任务。并行的程序可以使用多线程、多进程、MPI等方式来实现。
因此,如果任务数大于核心数,程序可以通过并发来处理,也可以通过并行来处理,具体取决于程序的设计和实现方式。
相关问题
在有多个计算核心情况下,若任务数大于核心数,使用dask的程序执行是并发还是并行?
在有多个计算核心情况下,若任务数大于核心数,使用dask的程序执行既可以是并发也可以是并行的,具体取决于所使用的dask scheduler类型和配置。
默认情况下,dask会使用多线程执行任务,即使用ThreadPoolExecutor来启动多个线程并发执行任务,但这并不是真正的并行执行,因为这些线程仍然在同一个进程中运行,受到GIL的限制。因此,如果任务数大于核心数,使用默认配置的dask程序执行时,任务将会被并发执行,但并不是真正的并行执行。
如果想要实现真正的并行执行,需要使用dask的分布式模式,即使用Dask Distributed来启动多个进程并行执行任务。在这种模式下,可以配置多个worker进程,并在这些进程中启动多个线程来执行任务。这样就可以实现真正的并行执行,但需要注意的是,每个worker进程都需要占用一定的系统资源,因此需要根据系统的配置和任务的规模来进行调整。
在有多个计算核心情况下,若任务数大于核心数,使用joblib.parallel的程序执行是并发还是并行?
使用joblib.parallel的程序执行在有多个计算核心情况下,若任务数大于核心数时,是并行执行。
并发和并行都是多任务处理的概念,但含义不同。并发指的是在同一时间段内,多个任务在同一个处理器上交替执行,通过时间片轮转等方式让多个任务在同一个CPU上交替执行,让用户感觉多任务同时执行。而并行则指的是多个任务在多个处理器上同时执行,即多个任务同时执行不同的程序段,互不干扰。
在使用joblib.parallel的程序执行中,任务数大于核心数时,会将多个任务分配给多个核心同时执行不同的程序段,因此是并行执行。