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¿Cómo puedo implementar el multihilo en este bucle for?

26 Jul, 2023 Programación

Considere este fragmento de código:

from tqdm import trange

def main_game(depth1, depth2):
    # algún operador con una complejidad de O(20^max(depth1,depth2))
    return depth1+depth2

DEPTH_MAX = 5
total = 0
for depth1 in range(1, DEPTH_MAX + 1):
    for depth2 in range(1, DEPTH_MAX + 1):
        for i in trange(100):
            total += main_game(depth1, depth2)

print(total)

Estoy utilizando el algoritmo minimax en main_game() con un factor de ramificación de 10.

Ahora, dado que el tercer bucle for tiene una función que consume mucho tiempo (hasta 100*O(20^5) en complejidad de tiempo), ¿hay alguna forma de hacer que se ejecute más rápido? Estoy pensando en paralelizarlo (por ejemplo, mediante multihilo). ¿Algún sugerencia?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Sí, la paralelización puede ser una buena solución para optimizar el tiempo de ejecución del código. Al paralelizar el bucle más interno con subprocesos, podemos ejecutar múltiples iteraciones del bucle de manera concurrente, lo que puede reducir significativamente el tiempo total de ejecución.

    Para paralelizar el bucle, podemos utilizar el ThreadPoolExecutor de Python del módulo concurrent.futures. Aquí hay un ejemplo de cómo se puede modificar el código para utilizar la multiprocesamiento:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tqdm import trange

def worker(depth1, depth2):
    return main_game(depth1, depth2)

DEPTH_MAX = 5
total = 0
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    for depth1 in range(1, DEPTH_MAX + 1):
        for depth2 in range(1, DEPTH_MAX + 1):
            futures = [executor.submit(worker, depth1, depth2) for i in range(100)]
            for future in trange(futures, desc=f"depth1={depth1}, depth2={depth2}"):
                total += future.result()

print(total)

    En este código modificado, utilizamos el gestor de contexto ThreadPoolExecutor para crear un conjunto de hilos que pueden ejecutar la función worker() en paralelo. Luego, para cada combinación de depth1 y depth2, creamos una lista de tareas futuras (una tarea futura por cada iteración del bucle) utilizando el método executor.submit(). Finalmente, utilizamos la librería tqdm para mostrar una barra de progreso mientras esperamos a que las tareas futuras se completen, y acumulamos sus resultados en la variable total.

    Ten en cuenta que el multiprocesamiento solo mejora el rendimiento del código hasta cierto punto, después del cual aumentar el número de hilos puede hacer que sea más lento debido al tiempo de cambio de contexto y la contención de bloqueo. Por lo tanto, es importante elegir el número óptimo de hilos para el problema y la configuración del hardware.

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