Jupyter Notebook 支持分布式计算的方法说明

Jupyter Notebook支持分布式计算的方法说明：

1. 使用MPI4py

MPI4py是一个用于Python的MPI（消息传递接口）库，可以在Jupyter Notebook中实现分布式计算。通过MPI4py，用户可以在多个处理器上并行运行代码。具体步骤包括安装MPI、配置环境变量、安装MPI4py库，并在Jupyter Notebook中导入和运行MPI代码[1][10][14][17]。

from mpi4py import MPI

comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()

if rank == 0:
    data = {'a': 7, 'b': 3.14}
    comm.send(data, dest=1)
elif rank == 1:
    data = comm.recv(source=0)
    print("Received data on rank 1:", data)

2. 使用ipyparallel

ipyparallel是一个用于并行计算的Python库，可以在Jupyter Notebook中使用。用户可以通过启动IPython集群来实现并行计算。ipyparallel支持在单个节点或多个节点上运行，并且可以与Slurm等作业调度系统集成[5][12][13][16]。

import ipyparallel as ipp

# 连接到运行中的集群
rc = ipp.Client()
dview = rc[:]

# 在所有引擎上并行执行代码
dview.apply_sync(lambda : "Hello, World")

3. 使用Ray

Ray是一个用于构建和运行分布式应用程序的框架。Ray与Jupyter Notebook集成，可以在多个节点上并行运行任务。Ray还支持与Dask集成，进一步增强了分布式计算能力[6][11][19]。

import ray

ray.init()

@ray.remote
def f(x):
    return x * x

futures = [f.remote(i) for i in range(4)]
print(ray.get(futures))

4. 使用Dask

Dask是一个并行计算库，支持大规模数据处理。Dask可以在Jupyter Notebook中使用，并与Ray集成以实现分布式计算[19]。

import dask.array as da

x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y.mean(axis=0)

z.compute()

5. 使用JupyterHub

JupyterHub是一个多用户的Jupyter Notebook服务器，可以在集群环境中部署，支持多个用户同时使用。JupyterHub可以与Kubernetes等容器编排系统集成，提供可扩展的分布式计算环境[9][15][16]。

6. 使用云平台

许多云平台提供了Jupyter Notebook的分布式计算支持，如Google Colab、Amazon SageMaker、Microsoft Azure Notebooks等。这些平台提供了强大的计算资源和存储能力，适合大规模数据处理和机器学习项目[7][18]。

总的来说，Jupyter Notebook通过集成多种分布式计算工具和框架，能够有效地支持分布式计算，满足不同场景下的计算需求[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20]。

Citations:
[1] https://afzalbadshah.com/index.php/2024/03/20/running-mpi4py-on-jupyter-notebook-step-by-step-guide/
[2] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X21003976
[3] https://ploomber.io/blog/running-parallel-notebooks/
[4] https://jupyter.org
[5] https://docs-research-it.berkeley.edu/services/high-performance-computing/user-guide/ood/jupyter-parallelization/
[6] https://github.com/jupyter/help/issues/244
[7] https://www.linkedin.com/pulse/8-easy-ways-run-your-jupyter-notebook-cloud-2023-update-metti
[8] https://stackoverflow.com/questions/62041414/python-simple-loop-parallelization-jupyter-notebook
[9] https://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/
[10] https://kb.oakland.edu/uts/HPCJupyterMPI
[11] https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/using-ray-with-jupyter.html
[12] https://charlesreid1.com/wiki/Jupyter/MPI
[13] https://curc.readthedocs.io/en/stable/gateways/parallel-programming-jupyter.html
[14] https://github.com/mpi4py/mpi4py/discussions/294
[15] https://docs.jupyter.org/en/latest/projects/architecture/content-architecture.html
[16] https://docs.gwdg.de/doku.php?id=en%3Aservices%3Aapplication_services%3Ahigh_performance_computing%3Aipython_parallel
[17] https://stackoverflow.com/questions/51609864/mpi-in-jupyter-notebook
[18] https://www.youtube.com/watch?v=6EXduOkSgI4
[19] https://docs.ray.io/en/latest/ray-more-libs/dask-on-ray.html
[20] https://www.reddit.com/r/Python/comments/f8v1tf/short_guide_to_parallelism_in_python_jupyter/

为者常成，行者常至