Mojo Academy · Leçon

La fonction parallelize

Exécutez les itérations d’une boucle sur plusieurs threads.

La fonction parallelize est une leçon Mojo Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Mojo Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Mojo Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

One Core Is Not Enough

A plain loop runs on a single core while the rest sit idle. For heavy work, that wastes most of your CPU.

for i in range(n):
    out[i] = heavy(i)

Spread the Work

Parallelism means handing different loop iterations to different cores so they all work at the same time. 🧵

Meet parallelize

Mojo's parallelize helper runs your loop body across many threads for you, so you skip the manual thread plumbing.

from algorithm import parallelize

The Work Closure

You write a small function that does the work for one index. Mojo calls it many times, once per iteration.

fn work(i: Int):
    out[i] = heavy(i)

Pass the Closure as a Parameter

The closure goes in square brackets as a compile-time parameter, not as a normal call argument. Mojo specializes on it.

parallelize[work](n)

The Count Is Runtime

The number in the parentheses is how many work items to run. That count is an ordinary runtime value.

parallelize[work](num_items)

Ask the Machine for Cores

Use num_physical_cores from the sys module to learn how many real cores you have to spread work across.

from sys import num_physical_cores

Cap the Worker Count

An optional second argument sets how many workers run at once. Matching it to your cores often works best.

parallelize[work](n, num_physical_cores())

Each Call Is Independent

parallelize assumes work items do not depend on each other's order. Each call should stand on its own.

Best for Heavy Loops

Parallelism shines when each item does real work. For tiny loops, the thread overhead can cost more than it saves.

Measure the Speedup

Time the loop before and after going parallel. A real benchmark tells you whether the extra threads actually helped.

Quick Check

You want to run a loop body across several CPU cores in Mojo.

Recap

You import parallelize, pass a per-item closure as a bracket parameter and the count in parentheses, then size workers to your cores for a real speedup. 🚀

Questions Fréquemment Posées

La leçon « La fonction parallelize » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « La fonction parallelize » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Mojo Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Mojo Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « La fonction parallelize » ?

Exécutez les itérations d’une boucle sur plusieurs threads. Tu pratiques Mojo Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Mojo Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Mojo Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « La fonction parallelize » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Mojo Academy ?

Oui. Chaque leçon Mojo Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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