Python 프로세스 풀에 큰 배열을 넘깁니다. 직렬화·복사·shared memory·작업 크기의 손익은 어떻게 측정하나요?
꼬리 질문을 독립 문항으로 확장했습니다. 원래 문항에서 맥락 보기 →
잠깐, 답변을 보기 전에
먼저 내 말로 설명해 볼까요?
답변과 점검 포인트 펼치기답변 접기
01
구두 답변
정의를 외우기보다, 원리와 조건을 연결해 설명해 보세요.
프로세스 간 인자를 직렬화·복사하는 비용과 계산량을 함께 측정합니다. 작은 작업을 큰 배열과 함께 보내면 CPU 병렬화 이득보다 전송·메모리 비용이 클 수 있습니다.
shared memory는 복사를 줄이는 대신 동기화·읽기 수명·close·unlink 책임을 추가합니다. 시작 방식·worker 재시작·취소를 확인합니다. 실제 데이터 크기와 cold·warm pool 조건을 고정해 비교합니다.
02
득점 포인트
이해가 드러나는 지점을 확인해 보세요.
- 프로세스 간 인자를 직렬화·복사하는 비용과 계산량을 함께 측정합니다. 작은 작업을 큰 배열과 함께 보내면 CPU 병렬화 이득보다 전송·메모리 비용이 클 수 있습니다.
- 실제 데이터 크기와 cold·warm pool 조건을 고정해 비교합니다.
03
감점 포인트
놓치기 쉬운 조건과 오해를 짚어 보세요.
- 다음 핵심 구분을 반대로 설명하거나 성립 조건을 생략한다: 프로세스 간 인자를 직렬화·복사하는 비용과 계산량을 함께 측정합니다.
04
더 파고들 거리
하나 더 질문하며 이해의 범위를 넓혀 보세요.
득점·감점 포인트는 학습용 자기 점검 기준이며, 특정 회사의 실제 채점표가 아닙니다.
원리부터 공부하고 싶다면
답변을 보충하는 개념·예제·슈도코드를 읽어 보세요.