싱글 머신에서 다수의 작업을 가능한 한 빠르게 처리하고 싶을 때, 이들을 독립적으로 만들어 처리하는 작업 멀티 프로세싱을 활용하면 복잡하고 시간이 걸리는 작업을 벼롣의 프로세스를 생성 후 병렬처리해서 보다 빠른 응답처리 속도를 기대할 수 있는 장점이 있다. 최근들어 대용량의 빅데이터 분석 및 예측 등의 머신 러닝을 지원하는 다양한 패키지에서 대부분 멀티 프로세싱을 활용하여 멀티코어의 CPU의 장점을 극대화하고 빠른 처리를 지원하고 있다. 하지만, 멀티프로세싱은 오버해드의 증가 및 메모리 사용률이 높아지는 단점도 있다. 대표적인 파이썬의 multiprocessing 라이브러리는 Pool 객체가 있다. 아래 링크들을 통해 자세한 내용을 이해할 수가 있다. 첫번째 링크는 multiprocessing 에 대한 ..