Какие существуют основные типы вычислительных задач в зависимости от ресурса-ограничителя

Ответ

Вычислительные задачи классифицируют по типу ресурса, который является «бутылочным горлышком» (bottleneck) при их выполнении. Понимание этого разделения критически важно для выбора правильной модели параллелизма (многопроцессорность, многопоточность, асинхронность).

Основные категории:

CPU-bound (Ограниченные процессором)

Производительность этих задач упирается в скорость и количество ядер процессора. Они выполняют интенсивные вычисления и мало времени проводят в ожидании.
- Примеры: математические расчеты, сжатие данных, обработка изображений, компиляция кода.
- Оптимальное решение: Многопроцессорность (multiprocessing), так как она позволяет обойти Global Interpreter Lock (GIL) в Python и задействовать несколько ядер CPU одновременно.
```
# Пример: интенсивные вычисления
def calculate_primes(limit):
    primes = []
    for num in range(2, limit):
        if all(num % i != 0 for i in range(2, int(num**0.5) + 1)):
            primes.append(num)
    return primes
```
I/O-bound (Ограниченные вводом-выводом)

Эти задачи большую часть времени тратят на ожидание ответа от медленных внешних ресурсов: сети, дисковой системы или базы данных. Процессор в это время простаивает.
- Примеры: сетевые запросы к API, операции с базой данных, чтение/запись файлов.
- Оптимальное решение: Асинхронность (asyncio) или многопоточность (threading). Эти подходы позволяют переключаться на другие задачи, пока текущая ожидает завершения операции ввода-вывода, эффективно используя процессорное время.
```
# Пример: ожидание ответа от сети
import requests

def fetch_url(url):
    # Процессор простаивает, пока ждет ответа от сервера
    response = requests.get(url)
    return response.text
```
Memory-bound (Ограниченные памятью)

Производительность ограничена объемом или скоростью оперативной памяти (RAM). Задача требует обработки больших объемов данных, которые должны находиться в памяти.
- Примеры: работа с большими наборами данных (in-memory базы данных, Pandas DataFrame), сложные графовые алгоритмы.
- Оптимальное решение: Оптимизация использования памяти, использование 64-битных систем, выбор более эффективных структур данных.