NumPy 의 다중 프로세스 로드 데이터는 데이터를 작은 블록으로 나누어 여러 프로세스에서 동시에 로드하기 때문에 동일한 결과가 반환됩니다. 각 프로세스는 동일한 데이터를 로드하지만 순서는 다릅니다. 마지막으로 모든 프로세스에서 로드한 데이터를 병합하여 반환된 결과가 완전하고 정확한지 확인합니다.
멀티프로세스 병렬 데이터 로드를 통해 컴퓨터 멀티코어 프로세서의 컴퓨팅 기능을 최대한 활용하고 데이터 로드의 효율성을 높이며 데이터의 정확성과 일관성을 보장할 수 있습니다. 이는 대용량 및 고차원 데이터를 처리할 때 특히 중요하며 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다.