Ответ
Hyper-threading (HT) — это технология Intel, которая позволяет одному физическому ядру процессора обрабатывать два потока вычислений (threads) одновременно. Операционная система видит каждое физическое ядро как два логических ядра.
В контексте Python влияние Hyper-threading неоднозначно из-за Global Interpreter Lock (GIL) — механизма, который позволяет только одному потоку выполнять Python байт-код в один момент времени в рамках одного процесса.
Это приводит к разделению задач на два типа:
- I/O-bound задачи (ожидание сети, диска):
threadingможет дать прирост производительности. Пока один поток ждет ответа от сети, HT позволяет другому потоку выполняться на том же ядре, эффективно используя время простоя. - CPU-bound задачи (математические вычисления, обработка данных):
threadingне дает ускорения из-за GIL. Более того, переключение контекста между потоками может даже замедлить выполнение. Для таких задач предпочтительным является модульmultiprocessing, который создает отдельные процессы со своим GIL, позволяя достичь настоящего параллелизма.
Пример обхода GIL для CPU-bound задач:
from multiprocessing import Pool
import time
def heavy_computation(n):
# Имитация сложной вычислительной задачи
sum = 0
for i in range(n):
sum += i*i
return sum
if __name__ == "__main__":
# Используем пул процессов для распределения нагрузки по разным ядрам CPU
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(heavy_computation, [10**7, 10**7, 10**7, 10**7])
print(f"Результаты вычислений: {results}")Вывод: Hyper-threading может быть полезен для I/O-операций в многопоточном Python-коде, но для параллельных вычислений необходимо использовать многопроцессность (multiprocessing).