Tanto o módulo `Multiprocessing` do DASK quanto o Python oferecem maneiras de paralelizar os cálculos, mas diferem significativamente em sua escalabilidade e nos tipos de problemas que melhor abordam. Aqui está um colapso:

multiprocessamento:

* Mecanismo : Cria vários processos python independentes, cada um com seu próprio intérprete e espaço de memória. Isso é ótimo para contornar o bloqueio global de intérpretes (GIL) em Cpython, permitindo o paralelismo verdadeiro para tarefas ligadas à CPU.
* escalabilidade: Escala bem para tarefas ligadas à CPU que podem ser facilmente divididas em pedaços independentes. No entanto, sofre de sobrecarga significativa devido a:
* Criação do processo: Criar e gerenciar processos é caro. Quanto mais processos, maior a sobrecarga.
* Comunicação entre processos (IPC): O compartilhamento de dados entre processos envolve serialização/deserialização, o que adiciona latência. `multiprocessing` usa métodos como filas ou tubos, que são relativamente lentos em comparação com o compartilhamento de memória.
* Gerenciamento de memória: Cada processo tem seu próprio espaço de memória, levando ao aumento do consumo de memória em comparação com os threads.
* Melhor para: Tarefas relativamente independentes, onde a sobrecarga da criação e comunicação do processo é gerenciável. Tarefas como processamento de imagem, simulações numéricas com peças independentes ou aplicação da mesma função a muitos insumos independentes.

Dask:

* Mecanismo : Construa um gráfico de tarefas que representa as dependências entre cálculos. Este gráfico é executado usando multiprocessamento (ou encadeamento ou até clusters de computação distribuídos). É uma abstração de nível superior que o 'multiprocessamento'.
* escalabilidade: Escala muito melhor do que o `multiprocessamento` para conjuntos de dados maiores e cálculos mais complexos. Ele gerencia as complexidades do agendamento de tarefas e do movimento de dados com eficiência:
* Programação de tarefas: O Dask Scheduler agenda de maneira inteligente tarefas, levando em consideração as dependências e a disponibilidade de recursos. Evita uma sobrecarga desnecessária, minimizando a comunicação entre processos.
* Partição de dados: Para conjuntos de dados grandes, o DASK particiona dados em pedaços menores que podem ser processados ​​em paralelo. Ele lida com os dados e a agregação de dados com eficiência.
* Computação distribuída: Estende -se facilmente a grupos de máquinas, permitindo paralelismo maciço.
* Melhor para: GRANDES conjuntos de dados, cálculos complexos envolvendo dependências de dados e situações que exigem computação distribuída. Excelente para tarefas envolvendo:
* Análise de dados (pandas, Numpy): O DASK fornece equivalentes paralelos de pandas e matrizes numpy.
* aprendizado de máquina: Lida com grandes conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina.
* Computação científica: Facilita a execução paralela de simulações complexas e algoritmos numéricos.

Tabela de resumo:

| Recurso | Multiprocessamento | Dask |
| ------------------ | ------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| Paralelismo | Verdadeiro (ligado à CPU) | Verdadeiro (ligado à CPU, potencialmente distribuído) |
| Sobrecarga | Alta (criação de processos, IPC) | Menor (programação eficiente e manuseio de dados) |
| Escalabilidade | Limitado pelo processo de processo | Alta, escalas para grandes conjuntos de dados e clusters |
| Manuseio de dados | Manual | Particionamento automático e Shuffling |
| Complexidade | Menor (mais fácil de entender) | Maior (curva de aprendizado mais acentuada) |
| Melhor para | Tarefas independentes e ligadas à CPU | Conjuntos de dados grandes, tarefas complexas, computação distribuída |


Em essência, o `multiprocessamento 'é uma ferramenta mais simples para a paralelização básica de tarefas independentes, enquanto o DASK é uma estrutura poderosa projetada para dimensionar problemas muito maiores e lidar com dependências de dados com eficiência. Se suas tarefas forem simples e os dados se encaixam confortavelmente na memória, `Multiprocessing` pode ser suficiente. Para qualquer coisa além disso, as capacidades e a escalabilidade de Dask são geralmente muito superiores.