Translations:Python/60/fr: Difference between revisions

Translations:Python/60/fr (view source)

Revision as of 17:16, 5 December 2022

17 bytes removed , 1 year ago

no edit summary

Diane27

rsnt_translations

56,430

edits

Revision as of 17:07, 25 February 2019 (view source) Diane27 (talk \| contribs) No edit summary ← Older edit		Revision as of 17:16, 5 December 2022 (view source) Diane27 (talk \| contribs) No edit summary Newer edit →
Line 1:		Line 1:
	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 <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 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]].