1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
Connected

연습 문제

클러스터와 클라이언트

사용 중인 컴퓨터 하드웨어와 수행하려는 계산에 따라, 스레드와 프로세스를 혼합해 실행하는 것이 더 빠를 수 있어요. 이를 위해서는 로컬 클러스터를 설정해야 합니다.

Dask가 사용할 로컬 클러스터를 설정하는 방법은 두 가지가 있어요. 첫 번째는 로컬 클러스터를 만든 뒤 클라이언트에 전달하는 방식입니다. 이는 여러 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 클라이언트를 설정하는 방식과 매우 비슷해요! 두 번째는 클라이언트를 바로 사용하고, 클라이언트가 자체적으로 로컬 클러스터를 만들도록 하는 방식입니다. 이 방법은 로컬 클러스터에서만 쓸 수 있는 지름길이며, 다른 유형의 클러스터에는 적용되지 않아요.

이 연습 문제에서는 두 가지 방법 모두로 클라이언트를 만들어 보겠습니다.

클러스터와 클라이언트를 생성할 때 주의하세요. 잘못 구성하면 세션이 시간 초과될 수 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
  • 1
    • dask.distributed에서 Client와 LocalCluster를 임포트하세요.
    • 4개의 스레드를 사용하고, 각 워커가 스스로는 1개의 스레드만 갖도록 하는 LocalCluster를 생성하세요.
    • 이 클러스터를 사용하는 클라이언트를 생성하세요.
  • 2
    • 클러스터를 먼저 만들지 않고, 4개의 스레드를 사용하며 각 워커가 스스로는 1개의 스레드만 갖도록 하는 동일한 클라이언트를 생성하세요.