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	Comme le module <tt>multiprocessing</tt> ne peut utiliser qu'un seul nœud de calcul, ~~la vitesse que votre programme peut gagner~~ est habituellement ~~limitée~~ 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 <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]].