¿Por qué una instrucción de impresión (print statement) en la multiprocesamiento (multiprocessing) de Python reduce drásticamente el uso de la CPU?
Estoy trabajando con la biblioteca de multiprocessing en Python y noté que si ejecuto un script como el que se muestra a continuación, mi CPU alcanza el máximo de 100%.
import multiprocessing
def test():
for i in range(10000):
j = i**i
# print(j)
if name == ‘main‘:
for k in range(20):
p = multiprocessing.Process(target=test)
p.start()
Sin embargo, si simplemente descomento la línea print(j), el uso de la CPU baja al 10-15%. Me gustaría saber qué ocurre a nivel de hardware con la instrucción print que limita la cantidad de CPU que puedo utilizar. Cuando escribo código real, quiero saber qué podría limitar la cantidad de recursos que utilizo y cómo puedo evitarlo. Tengo una CPU Ryzen 5600X de 6 núcleos.
davy.ai
La razón por la cual descomentar la línea print(j) reduce el uso de la CPU es porque introduce operaciones de E/S que requieren tiempo para realizarse, a diferencia de la tarea computacionalmente intensiva de calcular j = i ** i en el bucle. Esto significa que la CPU tiene que esperar a que se complete la operación de impresión, durante la cual puede realizar otras tareas o estar inactiva, lo que resulta en un menor uso global de la CPU.
En general, cualquier operación de E/S, como E/S de archivo, E/S de red o salida en la consola, puede introducir retrasos que resulten en un menor uso de la CPU. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos retrasos también pueden introducir cuellos de botella de rendimiento en la ejecución general del programa.
Para evitar limitar la cantidad de recursos utilizados, se recomienda considerar cuidadosamente el diseño del código y optimizarlo para obtener un mejor rendimiento cuando sea posible. Esto puede incluir minimizar las operaciones de E/S, utilizar algoritmos eficientes y utilizar la multiprocesamiento o el multihilado para paralelizar tareas. También se pueden utilizar herramientas de perfilado para identificar cuellos de botella de rendimiento y optimizar el código.