موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای، چندپردازشی و پای‌کودا

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای، چندپردازشی و پای‌کودا”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

توضیحات پروژه :

عنوان : موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای، چندپردازشی و پای‌کودا

این پروژه یک تحقیق آماده تحت عنوان، موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای، چندپردازشی و پای‌کودا در 42 صفحه ورد می باشد. در ادامه فهرست و مقدمه ای از مطالب این تحقیق را خواهیم داشت :

1. مقدمه
2. پیشینه تحقیق
3. موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای
3-1 همزمانی
3-2 همزمانی با Multithreading
3-3 موازی سازی با چند پردازش
3-4 مقدمه ای بر Multithreading
3-5 مزایای Multithreading
3-6 معایب Multithreading
3-7 ایجاد Thread در پایتون
3-8 ترکیب پذیری رشته
3-9 قفل مترجم جهانی (GIL) و تأثیر آن بر چند رشته ای در پایتون
4. موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندپردازشی
4-1 برنامه های کاربردی در چند پردازش موازی
4-2 پردازش چندگانه
4-3 مزایای چند پردازش
4-4 کتابخانه های پایتون برای سیستم های پردازش موازی و چند پردازشی
4-5 تخم ریزی فرآیندهای چندگانه
4-6 Multiprocessing در مقابل Multithreading در پایتون
5. موازی‌سازی در پایتون با استفاده از پای‌کودا
5-1 گسترش به چند پردازنده گرافیکی
5-2 مستند کردن برنامه های چند GPU
6. نتیجه‌گیری
7. منابع

1. مقدمه
الگوریتم های موازی و چند پردازشی، مسائل عددی قابل توجه را به وظایف فرعی کوچکتر تقسیم می‌کنند و کل زمان محاسبات را در رایانه‌های چند پردازنده‌ای و چند هسته‌ای کاهش می‌دهند. برنامه نویسی موازی در زبان های برنامه نویسی اثبات شده مانند C و Python به خوبی پشتیبانی می شود که برای کارهای محاسباتی “سنگین” مناسب هستند. از لحاظ تاریخی، پایتون به دلیل قفل جهانی مفسر (GIL) به عنوان حامی قوی برنامه نویسی موازی در نظر گرفته شده است. با این حال، زمان تغییر کرده است. برنامه نویسی موازی در پایتون با ایجاد مجموعه ای متنوع از کتابخانه ها و بسته ها پشتیبانی می‌شود. این بررسی بر روی کتابخانه‌های پایتون متمرکز شده است که از پردازش موازی و چند پردازش پشتیبانی می‌کنند و قصد دارند محاسبات را در زمینه‌های مختلف از جمله چند رسانه‌ای، تشخیص حمله، ابررایانه‌ها و الگوریتم‌های ژنتیک تسریع بخشند. علاوه بر این، در این مقاله در مورد برخی از کتابخانه های پایتون که می توانند برای این منظور استفاده شوند بحث کردیم.
در سال های اخیر، زبان برنامه نویسی پایتون برای محاسبات علمی شتاب بیشتری یافته است. اغلب ابزارهای معمولی مانند MatLab جایگزین می شوند. بدون هیچ هزینه ای برای همه باز است زیرا پایتون منبع باز است و قابل حمل بودن آن باعث می شود قابلیت استفاده آن در بسیاری از پلتفرم ها امکان پذیر باشد. خود این زبان سبک، مختصر و بسیار مناسب برای نمونه سازی سریع است، اگرچه به اندازه کافی قوی برای نوشتن برنامه های کاربردی قابل توجه است. برخی افراد اعتبار کافی برای قابلیت استفاده و انعطاف پذیری آن را قائل نیستند .
پایتون به خوبی می تواند با C/C++ یکپارچه شود تا عملکرد خارجی یا ماژول های مبتنی بر کد به راحتی فراخوانی شوند. علاوه بر این، طیف گسترده ای از کتابخانه های علمی را ارائه می دهد، به عنوان مثال. پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها، رسم و رابط های گرافیکی کاربر. همه این ویژگی ها پایتون را برای عموم علمی جذاب می کند، اما باید موازی با زبان های مورد استفاده در پروژه های بزرگ باشد. CPython پیاده سازی پیش فرض است و بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد. به دلیل نگاه کلی در مفسر، چندین رشته را نمی‌توان همزمان اجرا کرد. گزینه‌های مختلفی برای ایجاد بسیاری از فرآیندهای پایتون، محیط‌های زیرساخت مشترک و الاستیک، از جمله شبکه‌ها، خوشه‌ها و ابرها ایجاد شده‌اند .
از سوی دیگر، محاسبات موازی یک الگوی محاسباتی است که در آن چندین دستورالعمل به طور همزمان انجام می شود. این بر این فرض استوار است که مشکلات مهم را اغلب می توان به موارد جداگانه تقسیم کرد و به طور همزمان (موازی) حل کرد. موازی سازی سطح بیت، موازی سازی سطح دستورالعمل، موازی سازی داده ها و موازی کاری چهار نوع محاسبات موازی هستند .
Hiotas برای سال های زیادی مورد استفاده قرار می گیرد، به ویژه در محاسبات با کارایی بالا. با این حال، علاقه به این زمینه اخیراً به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزار فیزیکی در فرکانس CPU، مانند حافظه مشترک و سرویس‌های توزیع‌شده، و همچنین شبکه‌های زیرساخت، خوشه‌ها و ابرها افزایش یافته است. علاوه بر این، استفاده از چنین منابعی و تولید گرما توسط رایانه ها به کانون پیشرفت های اخیر فناوری تبدیل شده است. در نتیجه، محاسبات موازی خود را به عنوان یک مفهوم کلیدی در معماری کامپیوتر، به ویژه در پردازنده های چند هسته ای، تثبیت کرده است .
ماژول چند پردازشی پایتون به فرآیندها اجازه می‌دهد در ماشین‌های SMP با یک API مانند ماژول برای رشته‌بندی، فراخوان‌های صریح برای تولید فرآیند، ارسال اعلان، و پیاده‌سازی، همکاری و انتخاب نتیجه ایجاد شوند. مشکل GIL توسط ماژول چند پردازشی اجتناب می شود، که فرآیندهای فرعی را به جای رشته ها از طریق فراخوانی سیستم فورک راه اندازی می کند. پایتون موازی (PP) یک ماژول پایتون است که چارچوب‌هایی را برای اجرای کد پایتون موازی بر روی SMP و خوشه‌ها پیاده‌سازی می‌کند. این مبتنی بر یک API است که شامل توابع صریح برای تعیین تعداد کارگران مورد استفاده، ارسال مشاغل برای اجرا، به دست آوردن نتایج کارگر، و غیره است. ماژول چند پردازشی، برنامه نویس مسئول مدیریت موازی سازی است که مدیریت موازی الگوریتم واقعی را ترکیب می کند .

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“موازی‌سازی در پایتون با استفاده از چندرشته‌ای، چندپردازشی و پای‌کودا“لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه سفارش تحقیق مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده مهندسی هوش مصنوعی  و  تحقیق های آماده  مراجعه نمایید.