Какие задачи хорошо параллелятся, а какие имеют трудности с параллелизацией?

Задачи хорошо параллелятся, если они:

• CPU-bound: Вычислительно интенсивные задачи, требующие значительных ресурсов процессора.

  # Пример CPU-bound задачи: сложные математические расчеты
  import math
  
  def compute_complicated_stuff(x):
      return math.sqrt(math.sin(math.cos(math.tan(x)))) * math.log(x)
  
  # Такие задачи выгодно распределять по нескольким ядрам CPU
  

А также имеют:

• Низкую связность (loose coupling): Подзадачи независимы или минимально зависят друг от друга.
• Разделяемые данные с минимальными блокировками: Доступ к общим данным требует небольшого количества операций синхронизации.
• Высокое соотношение вычислений к вводу/выводу: Время, затрачиваемое на вычисления, существенно превышает время на ввод/вывод.

Задачи имеют трудности с параллелизацией, если они:

• I/O-bound: Ограничены скоростью операций ввода/вывода (чтение/запись файлов, сетевые запросы). В Python из-за GIL параллелизация CPU-bound задач в многопоточности не дает прироста, но для I/O-bound многопоточность эффективна.

  # Пример I/O-bound задачи: скачивание данных из сети
  import requests
  
  def fetch_data(url):
      response = requests.get(url)
      return response.text
  
  # Эти задачи выигрывают от параллельного выполнения операций ввода/вывода
  

А также имеют:

• Высокая связность (tight coupling): Подзадачи сильно зависят друг от друга, требуя частой синхронизации и обмена данными.
• Значительное количество изменяемых общих данных: Требуется много блокировок для обеспечения корректности данных, что может приводить к взаимным блокировкам (deadlocks).
• Последовательный характер выполнения: Выполнение одной подзадачи зависит от результата предыдущей.
• Наличие GIL (Global Interpreter Lock) в CPython: Ограничивает параллельное выполнение на уровне потоков для CPU-bound задач.

В Python для параллелизации CPU-bound задач обычно используется модуль multiprocessing, создающий отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором и памятью, что обходит ограничение GIL. Для I/O-bound задач хорошо подходит threading или асинхронное программирование (asyncio).