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12-Algoritmi Paralleli: Gli algoritmi paralleli sfruttano la potenza di calcolo di più processori o core per risolvere problemi in modo più efficiente.
Gli algoritmi paralleli sono progettati per sfruttare la capacità di elaborazione di più processori o core contemporaneamente al fine di risolvere problemi in modo più efficiente. Questi algoritmi dividono spesso il carico di lavoro in sottoparti che possono essere eseguite simultaneamente su differenti unità di elaborazione, consentendo una maggiore velocità di calcolo e una gestione più efficiente delle risorse di elaborazione disponibili.
Ci sono diversi approcci per progettare algoritmi paralleli:
12.1-Parallelismo dei dati: L'elaborazione parallela di grandi quantità di dati suddivisi tra i processori. Ad esempio, in un'operazione di somma di array, diversi processori possono sommare parti diverse degli array contemporaneamente.
Il parallelismo dei dati coinvolge l'elaborazione simultanea di diversi pezzi di dati utilizzando più risorse di calcolo. Un esempio comune di parallelismo dei dati è l'elaborazione di un'operazione su una grande quantità di dati dividendo il lavoro tra più processi o thread.
Qui di seguito un semplice esempio di parallelismo dei dati utilizzando il modulo multiprocessing in Python per calcolare la radice quadrata di una serie di numeri:
python
Copy code
import multiprocessing
import math
# Funzione che calcola la radice quadrata di una serie di numeri
def square_root(numbers, result, index):
for i, num in enumerate(numbers):
result[index + i] = math.sqrt(num)
if __name__ == "__main__":
# Lista di numeri di esempio
numbers_to_process = [x for x in range(1, 1000001)]
# Numero di processi paralleli da utilizzare
num_processes = multiprocessing.cpu_count()
# Divisione dei numeri in parti uguali per ciascun processo
chunk_size = len(numbers_to_process) // num_processes
chunks = [numbers_to_process[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(numbers_to_process), chunk_size)]
# Creazione di un array condiviso per memorizzare i risultati
result_array = multiprocessing.Array('d', len(numbers_to_process))
# Creazione di processi multipli per calcolare le radici quadrate in parallelo
processes = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
process = multiprocessing.Process(target=square_root, args=(chunk, result_array, i * chunk_size))
processes.append(process)
process.start()
# Attendi il completamento di tutti i processi
for process in processes:
process.join()
# Stampare alcuni risultati di esempio
print("Radice quadrata dei primi 10 numeri:", [result_array[i] for i in range(10)])
In questo esempio:
Creiamo una lista di numeri di esempio da 1 a 1 milione.
Dividiamo questa lista in parti uguali, ognuna delle quali sarà elaborata da un processo separato.
Utilizziamo il modulo multiprocessing per creare e avviare più processi, ciascuno dei quali calcola la radice quadrata dei numeri assegnati.
Ognuno dei processi elabora una porzione dei dati e memorizza i risultati in un array condiviso.
Infine, uniamo tutti i risultati e ne stampiamo alcuni per mostrare l'output.
Questo esempio illustra come dividere un'attività di elaborazione su grandi quantità di dati in parti più piccole che possono essere elaborate simultaneamente, sfruttando il parallelismo dei dati per accelerare il processo complessivo.
12.2-Parallelismo delle attività o dei task: Suddivide il problema in diversi task indipendenti che possono essere eseguiti simultaneamente. Questi task possono interagire tra loro solo quando necessario. Ad esempio, in un'applicazione web, diverse richieste degli utenti possono essere gestite da thread o processi separati.
Il parallelismo delle attività o dei task coinvolge l'esecuzione simultanea di diverse operazioni o task, ciascuno dei quali viene eseguito indipendentemente dagli altri. Un esempio comune di parallelismo delle attività può essere ottenuto utilizzando librerie come concurrent.futures in Python.
Qui di seguito un esempio di come eseguire diverse attività in parallelo utilizzando concurrent.futures.ThreadPoolExecutor:
python
Copy code
import concurrent.futures
import time
# Funzione che esegue un'attività (simulazione di un'operazione di lunga durata)
def task(task_id):
print(f"Task {task_id} iniziato")
# Simulazione di un'operazione di lunga durata
time.sleep(3)
print(f"Task {task_id} completato")
if __name__ == "__main__":
# Numero di attività da eseguire
num_tasks = 5
# Creazione di un ThreadPoolExecutor con un massimo di 3 thread
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# Esecuzione delle attività in parallelo
executor.map(task, range(num_tasks))
In questo esempio:
Definiamo una funzione task che simula un'operazione di lunga durata. Ogni task dorme per 3 secondi per simulare un'elaborazione complessa.
Utilizziamo concurrent.futures.ThreadPoolExecutor per creare un pool di thread con una dimensione massima di 3 thread.
Utilizziamo il metodo executor.map per mappare la funzione task a una sequenza di valori (in questo caso, una sequenza di numeri da 0 a 4), eseguendo così simultaneamente i task in parallelo.
Questo esempio dimostra come è possibile eseguire diverse attività in parallelo utilizzando un pool di thread, permettendo a ciascuna attività di essere eseguita indipendentemente e contemporaneamente alle altre. Il parallelismo delle attività può essere utile per migliorare l'efficienza quando si gestiscono più compiti concorrenti che possono essere eseguiti in modo indipendente.
12.3-Parallelismo di istruzione: Sfrutta l'architettura dei processori moderni che possono eseguire più istruzioni simultaneamente. Questo approccio cerca di massimizzare l'efficienza dell'elaborazione parallela su un singolo processore.
Il parallelismo di istruzione si riferisce alla capacità di eseguire più istruzioni in parallelo, suddividendo un compito in istruzioni più piccole che possono essere eseguite contemporaneamente. In Python, il GIL (Global Interpreter Lock) impedisce l'esecuzione di più istruzioni Python simultaneamente all'interno dello stesso processo Python a causa di vincoli di concorrenza. Tuttavia, il modulo multiprocessing può essere utilizzato per eseguire codice parallelo su più processi.
Ecco un esempio di come potresti utilizzare il modulo multiprocessing per eseguire operazioni matematiche parallele su più processi:
python
Copy code
import multiprocessing
# Funzione per calcolare la radice quadrata di un numero
def square_root(number):
return number ** 0.5
if __name__ == "__main__":
# Lista di numeri di esempio
numbers = [x for x in range(1, 11)]
# Creazione di un pool di processi
with multiprocessing.Pool() as pool:
# Applicazione parallela della funzione square_root ai numeri utilizzando il pool di processi
results = pool.map(square_root, numbers)
# Stampare i risultati
print("Radici quadrate:", results)
In questo esempio:
Definiamo una funzione square_root che calcola la radice quadrata di un numero.
Creiamo una lista di numeri di esempio da 1 a 10.
Utilizziamo multiprocessing.Pool() per creare un pool di processi.
Utilizziamo il metodo pool.map() per applicare la funzione square_root a ciascun numero nella lista in parallelo, utilizzando il pool di processi.
Otteniamo i risultati delle operazioni parallele.
Il parallelismo di istruzione, in questo caso, è ottenuto attraverso l'esecuzione delle operazioni matematiche su più processi in parallelo, permettendo a ciascun processo di eseguire istruzioni indipendenti contemporaneamente, migliorando così l'efficienza complessiva dell'esecuzione delle operazioni matematiche.
Gli algoritmi paralleli sono utilizzati in diversi ambiti:
Calcolo scientifico: Risolve problemi complessi come simulazioni fisiche, modelli climatici, analisi di grandi dataset, ecc.
Elaborazione distribuita: Utilizza più computer collegati in rete per eseguire un lavoro condiviso, come ad esempio nell'elaborazione di grandi moli di dati o nell'esecuzione di calcoli complessi distribuiti su più nodi di una rete.
Alcuni esempi di paradigmi paralleli includono MapReduce (usato da framework come Hadoop per l'elaborazione distribuita), parallelismo di thread in linguaggi di programmazione multi-threading come Java o Python, calcolo parallelo su GPU (Graphics Processing Unit) e altro ancora.
L'utilizzo di algoritmi paralleli dipende dalla natura del problema, dalla disponibilità di risorse parallele e dalla capacità di progettazione di algoritmi che possano sfruttare efficacemente il potenziale di calcolo parallelo offerto da sistemi multi-core o distribuiti.
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