mpi4py war von großem Nutzen bei der Bewältigung von rechnerisch intensiven Problemen in meinen Python-Projekten. Durch parallele Verarbeitung kann ich die benötigte Zeit für bestimmte anspruchsvolle Simulationen und Datenanalysen reduzieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ein Problem bei der Verwendung von parallelem Code ist, dass es schwierig sein kann, Probleme im parallelen Code zu erkennen und zu lösen. Schließlich ist das Debuggen der Datenübertragung komplex, da es nur begrenzte Werkzeuge gibt, um Fehler zwischen Prozessen aufzuzeigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Als ein rechnergestützter Wissenschaftler, der für MPI pythonisiert wurde, was mir geholfen hat, meinen Python-Code mit mpi4py zu parallelisieren. Diese Integration mit anderen MPI-Bibliotheken ist sehr einfach und ermöglicht es mir, verteilte Rechenleistung für intensive Simulationen zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Debuggen von parallelem Code ist kompliziert, und mpi4py bietet im Vergleich zu traditionellen Python-Debuggern keine starken Debugging-Funktionen. Dies kann bedeuten, dass der Ursprung von Fehlern in komplizierten parallelen Programmen nicht leicht unterscheidbar ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.