multiprocesamiento:
* Mecanismo: Crea múltiples procesos de pitón independientes, cada uno con su propio intérprete y espacio de memoria. Esto es excelente para evitar el bloqueo de intérprete global (GIL) en CPython, lo que permite un verdadero paralelismo para las tareas unidas a CPU.
* escalabilidad: Escala bien para tareas unidas a CPU que se pueden dividir fácilmente en trozos independientes. Sin embargo, sufre de sobrecarga significativa debido a:
* Creación de procesos: Crear y administrar procesos es costoso. Cuantos más procesos, mayor será la sobrecarga.
* Comunicación entre procesos (IPC): Compartir datos entre procesos implica serialización/deserialización, lo que agrega latencia. El `multiprocesamiento 'utiliza métodos como colas o tuberías, que son relativamente lentos en comparación con el intercambio en memoria.
* Gestión de memoria: Cada proceso tiene su propio espacio de memoria, lo que lleva a un mayor consumo de memoria en comparación con los hilos.
* mejor para: Tareas relativamente independientes donde la sobrecarga de la creación y comunicación del proceso es manejable. Tareas como el procesamiento de imágenes, simulaciones numéricas con piezas independientes o aplicando la misma función a muchas entradas independientes.
dask:
* Mecanismo: Construye un gráfico de tareas que representa las dependencias entre cálculos. Este gráfico se ejecuta luego utilizando multiprocesamiento (o roscado, o incluso clústeres de computación distribuidos). Es una abstracción de nivel superior que 'multiprocesamiento'.
* escalabilidad: Escala mucho mejor que el `multiprocesamiento 'para conjuntos de datos más grandes y cálculos más complejos. Administra las complejidades de la programación de tareas y el movimiento de datos de manera eficiente:
* Programación de tareas: El planificador de Dask programa de manera inteligente las tareas, teniendo en cuenta las dependencias y la disponibilidad de recursos. Evita la sobrecarga innecesaria al minimizar la comunicación entre procesos.
* Partitionamiento de datos: Para conjuntos de datos grandes, Dask divide los datos en fragmentos más pequeños que se pueden procesar en paralelo. Maneja los datos de los datos y la agregación de manera eficiente.
* Computación distribuida: Se extiende fácilmente a grupos de máquinas, lo que permite un paralelismo masivo.
* mejor para: Grandes conjuntos de datos, cálculos complejos que involucran dependencias de datos y situaciones que requieren computación distribuida. Excelente para tareas involucradas:
* Análisis de datos (pandas, numpy): Dask proporciona equivalentes paralelos de pandas y matrices numpy.
* Aprendizaje automático: Maneja grandes conjuntos de datos para capacitar a los modelos de aprendizaje automático.
* Computación científica: Facilita la ejecución paralela de simulaciones complejas y algoritmos numéricos.
Tabla de resumen:
| Característica | Multiprocesamiento | Dask |
| ---------------- | -------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Paralelismo | Verdadero (unido a CPU) | Verdadero (unido a CPU, potencialmente distribuido) |
| Overhead | Alto (Creación de procesos, IPC) | Inferior (programación eficiente y manejo de datos) |
| Escalabilidad | Limitado por la sobrecarga del proceso | Alto, escalas a grandes conjuntos de datos y grupos |
| Manejo de datos | Manual | Partición automática y barajamiento |
| Complejidad | Más bajo (más fácil de entender) | Más alto (curva de aprendizaje más pronunciada) |
| Mejor para | Tareas independientes, vinculadas a CPU | Grandes conjuntos de datos, tareas complejas, computación distribuida |
En esencia, la `multiprocesamiento` es una herramienta más simple para la paralelización básica de tareas independientes, mientras que DASK es un marco poderoso diseñado para escalar a problemas mucho más grandes y manejar las dependencias de datos de manera eficiente. Si sus tareas son simples y los datos se ajustan cómodamente en la memoria, el "multiprocesamiento" podría ser suficiente. Para cualquier cosa más allá de eso, las capacidades y la escalabilidad de Dask son generalmente muy superiores.