Chinara O.
"mit größeren und komplexeren Problemen."
Was gefällt dir am besten mpi4py?
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.
Was gefällt Ihnen nicht? mpi4py?
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.
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