Questão FC266146
A paralelização de rotinas pode ser implementada em todos os cálculos matemáticos de ciência de dados. Veja o seguinte código em Python que implementa a paralelização de rotinas e
Linguagens de Programação
IDECAN · 2024
A paralelização de rotinas pode ser implementada em todos os cálculos matemáticos de ciência de dados. Veja o seguinte código em Python que implementa a paralelização de rotinas e assinale a alternativa que descreve o propósito do parâmetro n_jobs:
from joblid import Parallel, delayed
import numpy as np
def calcular_quadrado (x):
return x** 2
n = np. arange(2)
r = Parallel( n_jobs= -1) (delayed(calcular_quadrado) (a) for in n)
print (r)
- Controla se haverá atraso na paralelização.
- Determina a quantidade mínima de números na lista n que serão processados em paralelo.
- Especifica se a função Parallel será chamada.
- Define o número de processadores disponíveis para execução paralela.
Mostrar resposta e comentário
Gabarito
D
Comentário do professor
n_jobs é o parâmetro que determina quantos **processos/trabalhadores** serão usados por joblib.Parallel para executar as tarefas em paralelo. Ou seja, ele define diretamente o número de **processadores** (ou “workers”) que irão concorrer para calcular as chamadas fornecidas.
Quando você passa n_jobs=-1, está instruindo a biblioteca a utilizar **todos os núcleos de CPU disponíveis** na máquina. Se passar um inteiro positivo, por exemplo n_jobs=4, serão criados quatro workers paralelos.
Essa configuração impacta o desempenho: mais workers podem reduzir o tempo total em tarefas independentes, mas também aumentam o uso de recursos e a sobrecarga de sincronização. Ajuste n_jobs conforme a carga e os recursos do ambiente.
Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em