[python] 분산 컴퓨팅을 위한 파이썬 실행 모델

12 Dec 2023

python

소개

파이썬은 매우 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 분산 컴퓨팅도 그 중 하나입니다. 병렬 처리, 클러스터 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등 다양한 분산 컴퓨팅 환경에서 파이썬을 사용할 수 있습니다. 이번에는 파이썬에서 분산 컴퓨팅을 구현하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

병렬 실행 모델

파이썬에서 병렬 실행을 구현하는 가장 일반적인 방법은 multiprocessing 패키지를 사용하는 것입니다. 이를 통해 여러 개의 프로세스를 생성하고 각각의 프로세스가 독립적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 아래는 multiprocessing 패키지의 간단한 예제 코드입니다.

import multiprocessing

def worker(num):
    print('Worker:', num)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

클러스터 컴퓨팅

클러스터 컴퓨팅 환경에서는 mpi4py와 같은 메시지 패싱 인터페이스를 이용하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 여러 노드 간의 효율적인 통신을 통해 병렬 작업을 수행할 수 있습니다. 아래는 mpi4py를 사용한 간단한 예제 코드입니다.

from mpi4py import MPI
import sys

comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()

if rank == 0:
    data = {'key1' : [7, 2.72], 'key2' : (2, 3.14)}
    comm.send(data, dest=1)
elif rank == 1:
    data = comm.recv(source=0)
    print('Received:', data)

그리드 컴퓨팅

그리드 컴퓨팅 환경에서는 파이썬을 사용하여 대규모 데이터 처리 및 병렬 작업을 수행할 수 있습니다. Dask나 PySpark와 같은 도구를 활용하여 그리드 컴퓨팅을 구현할 수 있습니다.

결론

파이썬은 다양한 분산 컴퓨팅 환경에서 활용될 수 있는 유연한 언어입니다. 병렬 처리, 클러스터 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등 다양한 분산 환경에서 파이썬을 잘 활용하면 성능을 극대화할 수 있습니다.

참고 문헌

multiprocessing — Process-based parallelism: https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
mpi4py: http://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/
Dask: https://dask.org/
PySpark: https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/