주피터 노트북을 사용하면 데이터 분석 및 모델링을 위한 편리한 환경을 제공받을 수 있습니다. 그러나 대용량 데이터나 계산 집약적인 작업을 수행할 때는 CPU의 병렬 처리를 통해 작업을 가속화할 필요가 있습니다.

이번 글에서는 주피터 노트북에서 CPU 병렬 처리를 하는 방법을 알아보겠습니다. 여러분이 사용하는 환경에 따라 다양한 방법이 있을 수 있지만, 여기서는 주로 concurrent.futures 라이브러리를 사용하는 방법을 다룰 것입니다.

concurrent.futures 라이브러리 소개

concurrent.futures 라이브러리는 파이썬 3.2부터 제공되는 라이브러리로, 병렬 처리를 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 병렬 처리 및 비동기 작업을 간단하게 구현할 수 있습니다.

concurrent.futures를 사용한 병렬 처리 예제

아래는 concurrent.futures를 사용하여 간단한 CPU 병렬 처리를 하는 예제 코드입니다.

import concurrent.futures

# 병렬 처리할 작업을 정의하는 함수
def work(n):
    return n * n

# 병렬 처리를 위한 작업 리스트
works = [1, 2, 3, 4, 5]

# 병렬 처리를 수행하는 함수
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(work, works))

print(results)

위 코드에서 ProcessPoolExecutor를 사용하여 병렬 처리를 수행하고, map 함수를 통해 각 작업에 대한 결과를 얻을 수 있습니다.

마치며

이렇게 주피터 노트북에서 concurrent.futures 라이브러리를 사용하여 CPU 병렬 처리를 수행하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 데이터 분석 및 모델링 작업에서 좀 더 빠른 속도와 효율을 얻을 수 있을 것입니다.

참고 문헌: 파이썬 공식 문서 - concurrent.futures