Translations:Python/60/fr: Difference between revisions

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Comme le module <tt>multiprocessing</tt> ne peut utiliser qu'un seul nœud de calcul, le gain en performance est habituellement limité au nombre de cœurs CPU du nœud. Si vous voulez dépasser cette limite et utiliser plusieurs nœuds, considérez mpi4py ou [[Apache Spark#PySpark|PySpark]]. Il existe [https://wiki.python.org/moin/ParallelProcessing d'autres méthodes de parallélisation], mais elles ne peuvent pas toutes être utilisées avec les grappes de Calcul Canada. Souvenez-vous toutefois qu'un code de qualité fournira toujours la meilleure performance; avant de le paralléliser, assurez-vous donc que votre code est optimal. Si vous doutez de l'efficacité de votre code, contactez le [[Technical support/fr|soutien technique]].
Comme le module <code>multiprocessing</code> ne peut utiliser qu'un seul nœud de calcul, le gain en performance est habituellement limité au nombre de cœurs CPU du nœud. Si vous voulez dépasser cette limite et utiliser plusieurs nœuds, considérez mpi4py ou [[Apache Spark#PySpark|PySpark]]. Il existe [https://wiki.python.org/moin/ParallelProcessing d'autres méthodes de parallélisation], mais elles ne peuvent pas toutes être utilisées avec nos grappes. Souvenez-vous toutefois qu'un code de qualité fournira toujours la meilleure performance; avant de le paralléliser, assurez-vous donc que votre code est optimal. Si vous doutez de l'efficacité de votre code, contactez le [[Technical support/fr|soutien technique]].

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Message definition (Python)
Note that the <code>multiprocessing</code> module is restricted to using a single compute node, so the speedup achievable by your program is usually limited to the total number of CPU cores in that node.  If you want to go beyond this limit and use multiple nodes, consider using mpi4py or [[Apache Spark/en#PySpark|PySpark]].  Other methods of parallelizing Python (not all of them necessarily supported on our clusters) are listed [https://wiki.python.org/moin/ParallelProcessing here]. Also note that you can greatly improve  the performance of your Python program by ensuring it is written efficiently, so that should be done first before parallelizing.  If you are not sure if your Python code is efficient, please contact [[technical support]] and have them look at your code.

Comme le module multiprocessing ne peut utiliser qu'un seul nœud de calcul, le gain en performance est habituellement limité au nombre de cœurs CPU du nœud. Si vous voulez dépasser cette limite et utiliser plusieurs nœuds, considérez mpi4py ou PySpark. Il existe d'autres méthodes de parallélisation, mais elles ne peuvent pas toutes être utilisées avec nos grappes. Souvenez-vous toutefois qu'un code de qualité fournira toujours la meilleure performance; avant de le paralléliser, assurez-vous donc que votre code est optimal. Si vous doutez de l'efficacité de votre code, contactez le soutien technique.

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