에아빠 2021-06

중간에 끊지마시고 전체 끝나는 기준으로 비교해봐주세요.

네이쳐 2021-06

속도에 차이가 있어 보여도,
목록 읽는 시간과 계산 시간을 모두 합하여 전체로 따지면 비슷하다는 말씀인가요??

트니아빠 2021-06

저는 Python보다는 R에서 코딩하는 편입니다.
자료를 메모리에 많이 올릴 때와 조금 올릴 때 실행 속도가 차이가 나는 것은 확실한 것 같습니다.
계산이 서로 독립적이라면 하나의 계산을 40개로 코어에서 분산 계산하는 방법보다는 동시에 40개를 계산하는 편이 좋을 것 같습니다.
어떻게 계산 결과를 모아서 종합할 것이냐도 고민거리인 것 같습니다.
요즘엔 SSD를 많이 이용하니 저는 그냥 파일로 결과를 저장한 후, 나중에 다시 불러와서 종합하는 무식한 방법을 이용합니다.

네이쳐 2021-06

각 계산은 독립적이라서 40개에 분산을 해서 하고 있습니다~
각 계산마다 결과 파일이 생성되고,
모든 계산이 끝나면, 결과 파일 들을 읽어서 또 다음 계산으로 넘어갑니다~
저도 말씀하신 방법대로 하고 있네요 ㅎㅎㅎ

chis 2021-06

메모리에 올려놓는 시간을 측정해보고 실제 연산에 들어가는 시간을 측정해보세요.

네이쳐 2021-06

읽는 시간도 모으면, 긴 시간이 되겠네요.
다시 포함해서 측정해봐야겠습니다~