このマルチプロセッシングコードがシリアルより遅いのはなぜですか？

Question

私は以下のPythonプログラムを、クラスターコンピューティング機能で順次バージョンと並列バージョンの両方で試しました。私は明らかに（トップコマンドを使用して）並列プログラムのために開始するプロセスをもっと見ることができました。しかし、私が時間を取ると、それは並列バージョンがより多くの時間を費やしているようです。理由は何でしょうか？私はコードとタイミング情報を添付します。

#parallel.py 
from multiprocessing import Pool 
import numpy 
def sqrt(x): 
return numpy.sqrt(x) 
pool = Pool() 
results = pool.map(sqrt, range(100000), chunksize=10) 

---

#seq.py 
import numpy 
def sqrt(x): 
return numpy.sqrt(x) 
results = [sqrt(x) for x in range(100000)] 

---

user@domain$ time python parallel.py > parallel.txt 
real 0m1.323s 
user 0m2.238s 
sys  0m0.243s 

user@domain$ time python seq.py > seq.txt 
real 0m0.348s 
user 0m0.324s 
sys  0m0.024s 

Answer 1

タスクあたりの作業量が仕事配布オーバーヘッドを補償するためにあまりにも少しです。最初にchunksizeを増やす必要がありますが、1回の平方根演算が短すぎてプロセス間でデータを送信するコストを補うことはできません。あなたは、このようなものから効果的なスピードアップを見ることができます：

def sqrt(x): 
    for _ in range(100): 
    x = numpy.sqrt(x) 
    return x 
results = pool.map(sqrt, range(10000), chunksize=100)