parallel bootstrap은 데이터를 여러 스레드에 분할하여 병렬 처리하는 기술입니다.
각 스레드당 처리할 데이터의 크기는 일반적으로 다음과 같이 결정됩니다.
1. 데이터의 총 크기: 전체 데이터 세트의 크기를 계산합니다. 예를 들어, 100만 개의 데이터 포인트가 있는 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다.
2. 스레드의 수: 병렬 처리를 위해 사용할 스레드의 수를 결정합니다. 예를 들어, 4개의 코어를 사용하는 컴퓨터에서 4개의 스레드를 사용할 수 있습니다.
3. 데이터 분할의 방법: 데이터를 스레드 간에 분할하는 방법을 결정합니다. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
* 정렬 기반 분할: 데이터를 정렬한 후, 각 스레드에 동일한 크기의 데이터 블록을 할당합니다.
* 셔플 기반 분할: 데이터를 무작위로 섞은 후, 각 스레드에 동일한 크기의 데이터 블록을 할당합니다.
4. 데이터 분할의 크기: 데이터를 스레드 간에 분할할 때, 각 스레드당 처리할 데이터의 크기를 결정합니다. 일반적으로, 데이터 분할의 크기는 다음과 같이 결정됩니다.
* 정적 분할: 데이터 분할의 크기를 고정적으로 결정합니다. 예를 들어, 100만 개의 데이터 포인트를 4개의 스레드에 분할할 때, 각 스레드당 25만 개의 데이터 포인트를 할당합니다.
* 동적 분할: 데이터 분할의 크기를 동적으로 결정합니다. 예를 들어, 각 스레드당 처리할 데이터의 크기를, 데이터 분할의 크기를 고정적으로 결정한 후, 데이터의 총 크기에 따라 조절합니다.
스레드 간의 데이터 분할에 대한 방법은 다음과 같습니다.
1. 리스트 기반 분할: 데이터를 리스트로 관리한 후, 각 스레드에 동일한 크기의 데이터 블록을 할당합니다.
2. 배열 기반 분할: 데이터를 배열로 관리한 후, 각 스레드에 동일한 크기의 데이터 블록을 할당합니다.
3. 힙 기반 분할: 데이터를 힙으로 관리한 후, 각 스레드에 동일한 크기의 데이터 블록을 할당합니다.
위의 방법 중 하나를 선택하여, 데이터를 스레드 간에 분할하고, 각 스레드당 처리할 데이터의 크기를 결정할 수 있습니다.
2025-05-23 23:35