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我正在编写一个机器学习工具包来并行运行具有不同设置的算法(每个进程运行一个设置的算法)。我正在考虑使用 mpi4py 或 python 的内置多处理？
我正在考虑一些优点和缺点。
最佳答案
通过使用 mpi4py，您可以将任务划分为多个线程，但是对于性能或内核数量有限的单台计算机，可用性将受到限制。但是，您可能会在培训期间发现它很方便。
mpi4py 构建在 MPI-1/2 规范之上，并提供了一个紧密遵循 MPI-2 C++ 绑定(bind)的面向对象的接口(interface)。
MPI for Python 为 Python 语言提供 MPI 绑定(bind)，允许程序员利用多处理器计算系统。
MPI for Python 支持通用 Python 对象的便捷、基于pickle 的通信以及缓冲区提供程序对象的快速、接近 C 速度的直接数组数据通信
关于python中的mpi4py或多处理？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50787392/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！