在集群上设置工作线程时，我对 dask 和 dask.distributed 中使用的不同术语感到有点困惑。
我遇到的术语是:线程、进程、处理器、节点、工作线程、调度程序。
我的问题是如何设置每个的数量，以及它们之间是否存在严格或推荐关系。例如:
- 每个节点 1 个工作线程，节点上的 n 个核心有 n 个进程
- 线程和进程是同一个概念吗？在 dask-mpi 中，我必须设置 nthreads，但它们在客户端中显示为进程
还有其他建议吗？
最佳答案
人们所说的“节点”通常是指物理机或虚拟机。该节点可以同时运行多个程序或进程(就像我的计算机可以同时运行网络浏览器和文本编辑器一样)。每个进程可以在其内部与多个线程并行。进程具有隔离的内存环境，这意味着在进程内共享数据是免费的，而在进程之间共享数据是昂贵的。
通常，如果将较大的节点(例如 36 个核心)分成几个进程，每个进程都有多个线程，那么在较大的节点(例如 36 个核心)上效果最好。您希望进程数乘以线程数等于核心数。例如，您可以对 36 核机器执行如下操作:
- 四个进程，每个进程有九个线程
- 十二个进程，每个进程三个线程
- 一个进程有 36 个线程
通常，人们会根据工作负载在这些选择之间做出决定。这里的差异是由于 Python 的全局解释器锁造成的，它限制了某些类型数据的并行性。如果您主要使用 Numpy、Pandas、Scikit-Learn 或 Python 中的其他数值编程库，那么您无需担心 GIL，并且您可能更喜欢每个进程都有多个线程。这很有帮助，因为它允许数据在核心之间自由移动，因为它们都存在于同一个进程中。但是，如果您主要进行纯 Python 编程，例如处理文本数据、字典/列表/集合，以及在紧密的 Python for 循环中进行大部分计算，那么您会更喜欢拥有多个进程，每个进程只有几个线程。这会产生额外的通信成本，但可以让您绕过 GIL。
简而言之，如果您主要使用 numpy/pandas 风格的数据，请尝试在一个进程中获得至少八个线程左右。否则，也许一个进程中只使用两个线程。
关于dask - 设置 Dask Worker 数量的最佳实践，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51099685/