PP Parallel- und verteilte Programmierung für Python
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Programmierung Python-Bibliothek Python parallel Parallelprogrammierung. verteilte Programmierung

PP Beschreibung

Parallel- und verteilte Programmierung für Python PP ist ein Python-Modul, das Mechanismus für die parallele Ausführung von Python-Code auf SMP (Systeme mit mehreren Prozessoren oder Kernen) und Clustern (Computer, die über das Netzwerk verbunden sind) bereitstellt. Es ist leicht, einfach zu installieren und mit anderen Python-Software zu integrieren.PP ist ein Open Source und Cross-Platform-Projekt in reinem Python geschrieben. Hier sind einige wichtige Funktionen von "PP": · Parallele Ausführung des Python-Codes auf SMP und Cluster · Einfache Verständnis und Implementierung der berufsbasierten Parallelisierungstechnik (einfach, um die serielle Anwendung parallel umzusetzen) · Automatische Erkennung der optimalen Konfiguration (standardmäßig ist die Anzahl der Arbeitnehmerprozesse auf die Anzahl der effektiven Prozessoren eingestellt) · Die Zuteilung der dynamischen Prozessoren (Anzahl der Arbeiterprozesse können zur Laufzeit geändert werden) · Niedriger Overhead für nachfolgende Aufträge mit derselben Funktion (transparentes Caching wird umgesetzt, um den Overhead zu verringern) · Dynamisches Lastausgleich (Jobs werden zwischen den Prozessoren zur Laufzeit verteilt) · Fehlertoleranz (Wenn eine der Knoten fehlschlägt, werden Aufgaben auf andere neu geplant) · Auto-Entdeckung der Rechenressourcen · Dynamische Zuteilung von Rechenressourcen (Folge von Auto-Discovery und Fabrik-Toleranz) · SHA-basierte Authentifizierung für Netzwerkverbindungen · Plattformübergreifende Portabilität und Interoperabilität (Windows, Linux, UNIX, Mac OS X) · Kreuzarchitektur-Portierbarkeit und Interoperabilität (X86, X86-64 usw.) · Open Source Anforderungen: · Python

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