multiprocessing ==> fork (resp thread pour multithread) : OK variables pas partagées par défaut (mais assez simple de partager des arrays) mais c'est le même "grain", on bosse sur son multicœurs, voire même entre plusieurs grâce à l'utilisation de multiprocessing.Manager.
mpi4py ==> idem, tu bosses au choix sur une ou plusieurs machines multicœurs (sans parler de jouer avec openMP)
J'ai bon ? Du coup, pas sûr de comprendre : qu'entends-tu par "granularité toute autre" ?
[^] # Re: Support de Numpy
Posté par Belgy . En réponse à la dépêche Pythran 0.6 - compilation de noyaux scientifiques écrits en Python. Évalué à 2.
J'ai bon ? Du coup, pas sûr de comprendre : qu'entends-tu par "granularité toute autre" ?
Au passage, merci pour ce super projet !!