เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Cluster และ Client

ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคอมพิวเตอร์และการคำนวณที่ต้องการทำ การรันโดยใช้ทั้ง thread และ process ผสมกันอาจทำให้เร็วขึ้นได้ สำหรับวิธีนี้ จำเป็นต้องตั้งค่า local cluster ก่อน

มี 2 วิธีในการตั้งค่า local cluster ให้ Dask ใช้งาน วิธีแรกคือสร้าง local cluster แล้วส่งให้กับ client ซึ่งคล้ายกับการตั้งค่า client สำหรับรันบน cluster ของคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง วิธีที่สองคือใช้ client โดยตรงแล้วปล่อยให้มันสร้าง local cluster เอง วิธีนี้เป็น shortcut ที่ใช้ได้กับ local cluster เท่านั้น ไม่รองรับ cluster ประเภทอื่น

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ลองสร้าง client ทั้ง 2 วิธี

ระวังให้ดีเมื่อสร้าง cluster และ client หากกำหนดค่าไม่ถูกต้อง session อาจหมดเวลาได้

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Parallel Programming with Dask in Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____

# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
	processes=____,
    n_workers=____,
    threads_per_worker=____,
)

# Create a client
client = ____
แก้ไขและรันโค้ด