Python에서 병렬 알고리즘 구현의 기초와 실습

병렬 알고리즘은 컴퓨터의 멀티 코어 프로세서를 활용하여 데이터를 처리하는 기법입니다. 병렬 처리를 통해 알고리즘의 실행 시간을 단축시킬 수 있으며, 대규모 데이터셋의 처리, 과학 연산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰입니다. Python은 multiprocessing 라이브러리를 통해 비교적 쉽게 병렬 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 병렬 알고리즘을 구현하는 기초적인 방법과 예제를 소개하겠습니다.

 

병렬 처리의 기본 원리

• 병렬 처리는 작업을 여러 프로세스에 분할하여 동시에 실행하는 것을 말합니다. 이를 통해 프로그램의 실행 시간을 줄일 수 있습니다.
• Python의 multiprocessing 모듈은 독립적인 여러 프로세스를 생성하여 병렬 실행을 가능하게 합니다. 이는 Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 제한을 우회하여 CPU의 여러 코어를 효과적으로 활용할 수 있게 합니다.

간단한 병렬 처리 예제: 숫자의 합 계산

• 여러 개의 숫자를 갖는 큰 배열을 여러 부분으로 나누고 각 부분의 합을 병렬로 계산한 후 결과를 합치는 간단한 예제를 구현해 보겠습니다.

from multiprocessing import Pool

def sum_part(num_list):
    return sum(num_list)

def parallel_sum(data, num_processes):
    pool = Pool(num_processes)
    size = len(data) // num_processes
    results = pool.map(sum_part, [data[i*size:(i+1)*size] for i in range(num_processes)])
    pool.close()
    pool.join()
    return sum(results)

# 예제 데이터
data = list(range(1000000))
num_processes = 4  # 프로세스 수

# 병렬 처리로 합 계산
total_sum = parallel_sum(data, num_processes)
print("Total sum is:", total_sum)

 

 

병렬 알고리즘의 실용적 적용: 이미지 처리

• 이미지 처리에서는 각 픽셀 또는 이미지 블록에 대한 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 필터링, 변환 등의 작업을 각 프로세스에서 독립적으로 수행할 수 있습니다.

from multiprocessing import Pool
from PIL import Image, ImageFilter

def process_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(15))
    img.save("path_to_save_processed_image")
    return "Processed " + image_path

def parallel_image_processing(image_paths, num_processes):
    pool = Pool(num_processes)
    results = pool.map(process_image, image_paths)
    pool.close()
    pool.join()
    return results

# 이미지 경로 리스트
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
num_processes = 3  # 프로세스 수

# 이미지 병렬 처리
results = parallel_image_processing(image_paths, num_processes)
print(results)

 

 

병렬 알고리즘의 장단점

• 장점: 실행 시간의 대폭적인 감소, 대용량 데이터 처리 가능
• 단점: 병렬화 오버헤드, 데이터 분할 및 결과 통합 비용, 복잡한 디버깅 및 오류 관리

Python을 사용한 병레 처리는 다양한 응용 프로그램에서 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. multiprocessing 라이브러리를 통해 상대적으로 쉽게 병렬 알고리즘을 구현할 수 있으며, 이를 통해 프로그램의 성능을 극대화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 계산 집약적인 작업과 대규모 데이터 처리 작업에 매우 효과적입니다.