跨dask工作进程的全局缓存字典

是一种在分布式计算框架Dask中用于存储和共享数据的数据结构。它允许在Dask集群中的不同工作进程之间共享数据，以提高计算效率和性能。

全局缓存字典的主要作用是在分布式计算过程中，将计算过程中的中间结果存储在内存中，以便后续的计算任务可以直接从缓存中获取数据，而不需要重新计算。这样可以避免重复计算，提高计算效率。

全局缓存字典可以存储各种类型的数据，包括数值、数组、DataFrame等。它可以根据需要动态地增加或删除数据，并且可以在不同的计算任务之间共享数据。这使得在复杂的分布式计算任务中，可以更加高效地利用计算资源，提高计算速度。

全局缓存字典的优势包括：

1. 提高计算效率：通过缓存中间结果，避免重复计算，减少计算时间。
2. 节省资源：通过共享数据，减少数据传输和存储开销，节省计算资源。
3. 灵活性：可以根据需要动态地增加或删除数据，适应不同的计算任务。

全局缓存字典在以下场景中具有广泛的应用：

1. 迭代计算：在迭代计算中，可以将每次迭代的中间结果存储在全局缓存字典中，以便后续的迭代可以直接使用这些结果，加快计算速度。
2. 数据共享：在多个计算任务之间需要共享数据时，可以使用全局缓存字典来存储和传输数据，提高计算效率。
3. 数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，可以将数据预处理的结果存储在全局缓存字典中，以便后续的计算任务可以直接使用这些结果，减少计算时间。

腾讯云提供了适用于分布式计算的产品Dask on Tencent Cloud，可以帮助用户快速搭建和管理分布式计算集群，并提供全局缓存字典等功能。更多关于Dask on Tencent Cloud的信息，请参考腾讯云官方文档：Dask on Tencent Cloud。