隨著計算機技術的發展，諸如GPU和超算平台等越來越發達，這些技術的本質其實並沒有帶來算法上的革新，之所以能夠提升計算的速度和規模，很大程度上是因為分布式和並行計算的優勢。這裡我們介紹一個簡單的python自帶的多進程的代碼實現，使用的是concurrent這個工具，同時我們也會介紹如何更好的配置多進程的資源。
concurrent是python自帶的一個多進程實現倉庫，不需要額外的安裝。這裡我們先介紹一個沒有多進程的示例代碼：
import time
def sleep(seconds):
time.sleep(seconds)
if __name__ == '__main__':
times = [1] * 10
time0 = time.time()
for t in times:
sleep(t)
time1 = time.time()
print ('The time cost is: {}s'.format(time1 - time0))
這個代碼的功能其實就是休眠10s的時間，也比較容易，我們可以看一下這個代碼的執行結果：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 sleep.py
The time cost is: 10.014754295349121s
在我們統計時間的時候，發現會比10s的時間多出來一些，這部分時間不僅僅包含這個python程序執行的時間，跟時間的統計方式也有一定的關系，一般我們可以忽略這部分的gap時間。
我們假定上面這個程序中的sleep函數功能不是休眠1s的時間，而是執行一個耗時為1s的計算任務，而我們有很多的cpu，希望能夠加速這個計算的過程，這個時候我們就需要用到多進程的技術，下面是修改為多進程之後的代碼：
import concurrent.futures
import time
def sleep(seconds):
time.sleep(seconds)
if __name__ == '__main__':
times = [1] * 10
time0 = time.time()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
executor.map(sleep, times)
time1 = time.time()
print ('The time cost is: {}s'.format(time1 - time0))
整個修改的方式也非常容易，就是把原代碼中的for循環修改為concurrent的執行語句，讓我們一起來看看執行的結果：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py
The time cost is: 2.0304219722747803s
從結果上我們可以看到，運行的時間從10s降低到了2s。這說明我們的多進程任務帶來了非常顯著的優化效果，至於為什麼優化之後是2s而不是3s或者1s，這個問題將在下一個章節中進行介紹。
使用多進程的方案，能有多大的加速效果，很大程度上是依賴於硬件的。理論上來說，如果有n個cpu核，我們就可以實現n倍的加速。但是大部分情況下會受限於算法或者任務本身，跟n倍的加速之間有一定的gap。首先讓我們用ipython來看看本地電腦上有多少個cpu：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ ipython
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.19.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: import psutil
In [2]: psutil.cpu_count(logical=False)
Out[2]: 4
In [3]: psutil.cpu_count(logical=True)
Out[3]: 8
這裡我們使用的是psutil這個庫，而不是常用的os或者multiprocessing，這是因為可以更好的區分邏輯核與物理核。我們本地的電腦上有4個物理核，每個物理核實際上對應於2個邏輯核，因此一共是有8個邏輯核。也就是說，理論上我們最大可以加速8倍的算法執行時間。讓我們通過配置和修改一些參數來測試驗證一下：
import concurrent.futures
import time
import sys
def sleep(seconds):
time.sleep(seconds)
if __name__ == '__main__':
if sys.argv[1] == '-t':
times = [1] * int(sys.argv[2]) # 獲取命令行的時間輸入參數
time0 = time.time()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
executor.map(sleep, times)
time1 = time.time()
print ('The time cost is: {}s'.format(time1 - time0))
在這個示例中，為了方便調整，我們把總的休眠時間定為命令行的輸入參數，使用的是sys.argv這個函數來獲取，注意獲取到的參數是字符串格式的。這串代碼的執行方法和執行結果如下所示：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py -t 16
The time cost is: 2.0304934978485107s
在上面的執行結果中，我們發現原本需要16s的休眠任務，在多進程場景下被加速到了2s，剛好符合我們對邏輯核的加速倍數的預期。但是前面提到，能否加速邏輯核的倍數，跟任務本身的算法也有關系。比如在本用例中，如果算法分配的結果就是需要17個子算法來進行實現，那麼在每個邏輯核上面執行了2次的休眠任務之後，又有一個邏輯核需要再執行1次休眠任務，而此時其他的邏輯核都需要等待這個執行任務的邏輯核的任務結束。具體的執行結果如下所示：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py -t 17
The time cost is: 3.0313029289245605s
這個結果也驗證了我們此前的預想，因為16s的任務執行需要2s的時間，而執行完16s的任務之後，又需要等待剩下的一個1s時長的任務執行完畢，總耗時3s。這裡我們沒有配置max_worker的情況下，會按照系統中最高的邏輯核數來進行多進程的任務分配，但是在實際場景中我們需要考慮多種因素的限制，如內存和進程數的均衡配置（在大內存任務中，如果進程全開，有可能導致內存不足的問題）。只有在滿足所有系統約束條件的情況下，才能發揮硬件最好的性能。在下面的代碼中我們將給出如何配置執行任務的核數的方案：
import concurrent.futures
import time
import sys
def sleep(seconds):
time.sleep(seconds)
if __name__ == '__main__':
if sys.argv[1] == '-t':
times = [1] * int(sys.argv[2])
time0 = time.time()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
executor.map(sleep, times)
time1 = time.time()
print ('The time cost is: {}s'.format(time1 - time0))
配置方法也很容易，就是在ProcessPoolExecutor函數的入參中引入max_worker，這裡我們先將最大使用的核數設置為4，再來重新看一下上述用例的執行結果：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py -t 16
The time cost is: 4.032958030700684s
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py -t 17
The time cost is: 5.032677173614502s
對於16s的任務，因為開了4個核的並行，因此在4s的時間內完成了任務。而17s的任務，同樣是需要多等待1s的時間，總耗時為5s。
如果任務可以互相獨立的去執行，互相之間並不需要通信，那自然是最理想的情況。但是更多的情況下，我們是要收集各個進程的返回值的，通過這個返回值，在各個進程之間進行通信。而在concurrent的情況下，map函數的返回值直接就是所有進程的返回值所組成的列表，這更加方便了我們的任務執行。
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import concurrent.futures
import time
import sys
def sleep(seconds):
time.sleep(seconds)
return seconds
if __name__ == '__main__':
if sys.argv[1] == '-t':
times = [1] * int(sys.argv[2])
time0 = time.time()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
results = executor.map(sleep, times)
print ('The total sleep cpu time is: {}s'.format(sum(results)))
time1 = time.time()
print ('The time cost is: {}s'.format(time1 - time0))
在這個用例中，我們將map函數的結果存儲到results這一參數中，最後對results進行求和的操作，這個簡單的示例中，返回的結果實際上就是總的輸入的休眠時間。執行結果如下所示：
[[email protected]-manjaro concurrent]$ python3 concurrent_sleep.py -t 16
The total sleep cpu time is: 16s
The time cost is: 4.034112930297852s
可以看到，所有的返回值被成功的獲取到。
多進程技術是獨立於算法任務本身的一種優化技術，通過python中的concurrent庫，我們可以非常容易的實現多進程的任務，用來優化已有的算法。這裡我們也給出了一些多進程配置信息的參考方案，在GPU和超算相關的領域上，都能夠發揮較大的用途。
