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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Parallel Computing

verfasst von : Laura Igual, Santi Seguí

Erschienen in: Introduction to Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter, we will introduce the parallel capabilities of IPython that, through applying a set of techniques, reduce execution time drastically. In a non-computational example, if one painter would spend T units of time painting a house, having N painters can reduce the total time to T/N units of time. As will be shown, two ways of scaling the computational units can be chosen: multicore or distributed computing. IPython hides the differences between them to the programmer; the same commands can be used in both. The ways of sending tasks to computing units will be introduced with the direct and balanced interfaces. Finally, an example with a database made up of millions of entries will show the advantages of parallelism.

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Fußnoten
1
For a more detailed description please see http://​ipyparallel.​readthedocs.​io/​en/​stable/​intro.​html. Last seen July 2016.
 
2
More information on ipcluster profiles can be found at http://​ipython.​readthedocs.​io/​en/​stable/​.
 
4
Changing this behavior is beyond the scope of this chapter. You can find more details here: http://​ipyparallel.​readthedocs.​io/​en/​stable/​task.​html#schedulers. Last seen November 2015.
 
Literatur
1.
Zurück zum Zitat M. Herlihy, N. Shavit, The art of multiprocessor programming (Morgan Kaufmann, 2008) M. Herlihy, N. Shavit, The art of multiprocessor programming (Morgan Kaufmann, 2008)
2.
Zurück zum Zitat T.K.G.B.G. Coulouris, J. Dollimore, Distributed Systems (Pearson, 2012) T.K.G.B.G. Coulouris, J. Dollimore, Distributed Systems (Pearson, 2012)
Metadaten
Titel
Parallel Computing
verfasst von
Laura Igual
Santi Seguí
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50017-1_11