如何使我的代码与dask并行化？

Question

首先导入一些软件包：

import numpy as np
from dask import delayed

假设我有两个numpy数组：

a1 = np.ones(5000000)
a2 = np.ones(8000000)

我想显示两个阵列的总和和长度，并且该功能显示为：

def sum(x):
  result = 0
  for data in x:
      result = result + data
  return result, len(x)

def get_result(x, y):
  return x, y

我在Colab中有两个示例，顺序示例就是这样：

%%time
result1 = sum(a1)
result2 = sum(a2)
result = get_result(result1, result2)
print(result)

输出是：

((5000000.0, 5000000), (8000000.0, 8000000))
CPU times: user 1.41 s, sys: 3.7 ms, total: 1.42 s
Wall time: 1.42 s

但是，我想计算这些值 parallelly 。

result1 = delayed(sum)(a1)
result2 = delayed(sum)(a2)
result = delayed(get_result)(result1, result2)
result = result.compute()
print(result)

输出是：

Delayed('get_result-ffbb6330-1014-42c5-b625-06e3e66a56ed')
CPU times: user 1.42 s, sys: 7.97 ms, total: 1.42 s
Wall time: 1.43 s

为什么第二个程序不起作用？因为壁时间两个示例几乎是相同的。