python中并行性的选择[关闭]答案

【问题标题】：Choice of parallelism in python [closed]python中并行性的选择[关闭]
【发布时间】：2014-04-28 05:19:35
【问题描述】：

似乎有很多并行化 Python 的选项。我在下面看到了这些选项：

共享内存： therading，多处理，joblib，cython.parallel

分布式内存： mpi4py，parallelpython (pp)

任何 CUDA、OpenCL 选项？

有人有使用这些或其他并行库的经验吗？他们如何相互比较？我对 python 在科学计算领域的计算密集型应用中的使用特别感兴趣。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

任何 CUDA、OpenCL 选项？

反正有 pyCUDA 用于 CUDA。

还有pyOpenCL。（我对OpenCL不太熟悉，可能还有其他的。）

SO 上有 pyCUDA 和 pyOpenCL 标签。

pyCUDA 和 pyOpenCL 基本上是“包装器”AFAIK，但不清楚您到底在寻找什么——您的范围似乎很宽。

【讨论】：

【解决方案2】：

据我所知，pyPar 和/或 pyMPI 是科学领域计算密集型应用程序中最常用的两个库。

pyPar 往往更容易使用，而 pyMPI 功能更完整 - 所以第一个更频繁地用于不太复杂的计算。

Iirc，它们只是相关 C 库的 python 包装器，使它们成为性能最高/最高效的使用。

【讨论】：