An analysis of multiprocessing and multithreading tools for Python
Abstract
Este trabalho compara três ferramentas em Python para multiprocessamento e multithreading: Mpi4Py, Charm4Py e Numba, analisando sua eficácia no método de Jacobi aplicado a matrizes de tamanhos variáveis. A análise foi realizada com base no tempo de execução, utilizando métricas de Speedup e Eficiência, para diferentes números de processos/threads. Os resultados mostraram que Numba se apresentou superior dentre todas as ferramentas analisadas em termos de velocidade e escalabilidade. Por outro lado, a ferramenta com menor desempenho foi o Charm4Py, enquanto o Mpi4Py ficou como meio termo entre os seus comparativos.References
Galvez, J. (2019). [link]. Charm4Py Docs.
Moore, G. E. (2006). Cramming more components onto integrated circuits, reprinted from electronics, volume 38, number 8, april 19, 1965, pp.114 ff. IEEE Solid-State Circuits Society Newsletter, 11(3):33–35.
Nunes, L. G. (2023). Multithread com python. Disponível em: [link]. 38 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência da Computação, Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Federal de São Paulo, São José dos Campos.
Rupp, K. (2018). [link]. 42 Years of Microprocessor Trend Data.
Wellein, G., Hager, G., Zeiser, T., Wittmann, M., and Fehske, H. (2009). Efficient temporal blocking for stencil computations by multicore-aware wavefront parallelization. volume 1, pages 579–586.
Moore, G. E. (2006). Cramming more components onto integrated circuits, reprinted from electronics, volume 38, number 8, april 19, 1965, pp.114 ff. IEEE Solid-State Circuits Society Newsletter, 11(3):33–35.
Nunes, L. G. (2023). Multithread com python. Disponível em: [link]. 38 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência da Computação, Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Federal de São Paulo, São José dos Campos.
Rupp, K. (2018). [link]. 42 Years of Microprocessor Trend Data.
Wellein, G., Hager, G., Zeiser, T., Wittmann, M., and Fehske, H. (2009). Efficient temporal blocking for stencil computations by multicore-aware wavefront parallelization. volume 1, pages 579–586.
Published
2025-05-28
How to Cite
ALMEIDA, Pedro H. de; FAZENDA, Álvaro L..
An analysis of multiprocessing and multithreading tools for Python. In: REGIONAL SCHOOL OF HIGH PERFORMANCE COMPUTING FROM SÃO PAULO (ERAD-SP), 16. , 2025, São José do Rio Preto/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 26-29.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2025.9712.
