[다차원 자료구조 응용] 병렬처리에 적합한 다차원 자료구조 모델

파이썬에서 병렬처리와 관련된 작업을 수행할 때, 다차원 자료구조를 잘 활용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 주로 사용하는 다차원 자료구조는 리스트와 NumPy 배열입니다. 이들은 병렬 작업 시 유용하며, 특히 NumPy 배열은 고성능 수치 연산에 최적화되어 있습니다.

병렬처리에 적합한 다차원 자료구조와 그 활용 방법을 설명한 후, 예제 코드를 제공합니다.

1. 다차원 리스트 (Nested List)

파이썬의 기본 자료구조 중 하나인 리스트는 다차원 데이터를 표현할 수 있습니다. 그러나 병렬 처리에서는 다차원 리스트보다는 NumPy 배열을 사용하는 것이 더 유리합니다. 다차원 리스트는 직접적인 병렬 연산 지원이 없으므로 multiprocessing 모듈 등을 이용해 수동으로 처리해야 합니다.

2. NumPy 배열 (NumPy Array)

NumPy는 다차원 배열 연산에 최적화된 라이브러리입니다. NumPy 배열은 병렬 연산이 가능하며, 특히 병렬로 수행되는 대규모 연산에 매우 효율적입니다.

NumPy 배열을 사용하는 경우, 병렬 연산을 위해 multiprocessing 또는 joblib 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

3. 병렬 처리 라이브러리

• multiprocessing: 파이썬의 표준 라이브러리로, 다중 프로세스를 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.
• joblib: 간단한 병렬 처리를 위한 고수준 API를 제공하며, NumPy 배열과 같은 대규모 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

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병렬 처리 예제: multiprocessing과 NumPy를 활용한 병렬 연산

다차원 배열을 생성하고 이를 병렬로 처리하는 간단한 예제를 보겠습니다. 이 예제에서는 각 원소를 제곱하는 작업을 병렬로 처리합니다.

import numpy as np
import multiprocessing

# 다차원 배열 생성
data = np.random.rand(1000, 1000)  # 1000x1000 크기의 난수 배열

# 배열의 각 원소를 제곱하는 함수
def square_elements(arr):
    return np.square(arr)

# 병렬 처리 함수
def parallel_processing(data, num_processes=4):
    # 배열을 프로세스 수만큼 분할
    chunk_size = data.shape[0] // num_processes
    chunks = [data[i*chunk_size:(i+1)*chunk_size] for i in range(num_processes)]

    # 병렬로 처리
    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        result = pool.map(square_elements, chunks)

    # 결과를 다시 합치기
    return np.vstack(result)

# 병렬 처리 실행
result = parallel_processing(data, num_processes=4)

# 결과 출력 (일부)
print(result[:5, :5])

설명

• np.random.rand(1000, 1000): 1000x1000 크기의 랜덤 값을 갖는 2차원 배열을 생성합니다.
• square_elements 함수: 배열의 각 원소를 제곱하는 함수입니다.
• parallel_processing 함수: multiprocessing.Pool을 이용하여 다차원 배열을 병렬로 처리합니다. 배열을 여러 프로세스에 나누어 각 프로세스가 처리한 결과를 다시 합칩니다.
• np.vstack: 분할된 결과를 다시 하나의 배열로 합칩니다.

결과

병렬 처리를 통해 다차원 배열을 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터 크기와 연산 복잡도에 따라 큰 성능 향상을 기대할 수 있습니다. multiprocessing을 사용하면 CPU 코어를 활용하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다.

이 외에도 대규모 병렬 연산이 필요한 경우에는 Dask 같은 고성능 병렬 처리 라이브러리를 사용할 수 있습니다.