جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Process-based parallelism, serialisation cost؟

يُعرف أيضًا باسم: process-based parallelism · serialisation cost

Definition 8.8 Research, Data and Risk Platforms · الفصل 8 — Python at Scale

Process-based parallelism runs work in several operating-system processes, each with its own interpreter and lock, so that Python code runs on several cores at once. Its serialisation cost is the time spent converting data to bytes and back to move them between processes (pickling, copying through a pipe), which shared memory or files mapped by both processes avoid.

Moving a 64 MB array to a second process (pickled through a pipe, or placed in shared memory), and running a pure-Python loop and a numpy sort on one thread and on two (each thread doing the whole task). Measured on a laptop (Intel Core Ultra 7 155H) under WSL2, machine otherwise idle. Data: bench_pyscale.py.
Figure 8.4. Moving a 64 MB array to a second process (pickled through a pipe, or placed in shared memory), and running a pure-Python loop and a numpy sort on one thread and on two (each thread doing the whole task). Measured on a laptop (Intel Core Ultra 7 155H) under WSL2, machine otherwise idle. Data: bench_pyscale.py.
اقرأ في الفصل →