ChatGPTにマルチスレッドとマルチプロセスを比較するPythonコードを書いてもらった

Python

2000, 2000の行列に対して、sinとcosの関数を1000回繰り返し適用するというCPUバウンドなタスクについて、マルチスレッドとマルチプロセスでどの程度の差が出るかを比較するPythonコードをChatGPTに書いてもらいました。

 

指示文(プロンプト):

2000, 2000の行列に対して、sinとcosの関数を1000回繰り返し適用する処理を、マルチスレッドとマルチプロセスそれぞれで動かすPythonコードを書いてください。

 

回答:

マルチスレッドとして動作するコードを以下に示します。


import numpy as np
import concurrent.futures
import time

# マトリックスのサイズ
matrix_size = (2000, 2000)

# サンプル行列の生成
matrix = np.random.rand(*matrix_size)

# 計算量が増える複雑な行列の操作を行う関数
def process_matrix_row(row):
    for _ in range(1000):  # 行列の操作を1000回繰り返す
        row = np.sin(row) * np.cos(row)
    return row

# マルチスレッドで行列の操作を並列化する
def process_matrix_parallel(matrix):
    result = []
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(process_matrix_row, row) for row in matrix]
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            result.append(future.result())
    return np.array(result)

# マルチスレッドでの実行時間を計測
start_time = time.time()
result_parallel = process_matrix_parallel(matrix)
end_time = time.time()
execution_time_parallel = end_time - start_time
print("マルチスレッドの実行時間:", execution_time_parallel, "秒")

マルチプロセスとして動作するコードを以下に示します。


import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import time

# マトリックスのサイズ
matrix_size = (2000, 2000)

# サンプル行列の生成
matrix = np.random.rand(*matrix_size)

# 計算量が増える複雑な行列の操作を行う関数
def process_matrix_row(row):
    for _ in range(1000):  # 行列の操作を1000回繰り返す
        row = np.sin(row) * np.cos(row)
    return row

# マルチプロセスで行列の操作を並列化する
def process_matrix_parallel(matrix):
    pool = Pool()  # プロセスプールの作成
    result = pool.map(process_matrix_row, matrix)  # マルチプロセスで行列の操作を並列実行
    pool.close()
    pool.join()
    return np.array(result)

# マルチプロセスでの実行時間を計測
start_time = time.time()
result_parallel = process_matrix_parallel(matrix)
end_time = time.time()
execution_time_parallel = end_time - start_time
print("マルチプロセスの実行時間:", execution_time_parallel, "秒")
結果:

以下のようになりました。マルチプロセスでは21.4秒に対して、マルチスレッドでは267.6秒とかなり遅いです。シングルスレッドでも65.5秒なので、CPUバウンドな処理をあえてマルチスレッドにすると、オーバーヘッドがとても重いことが伺えますね。