Wie kann ich große In-Memory-Arrays im Multiprocessing effizient gemeinsam nutzen?

Shared-Memory-Objekte im Multiprocessing

Bei der Verwendung großer In-Memory-Arrays innerhalb von Multiprocessing-Architekturen besteht häufig die Sorge um den Speicherverbrauch . Das Kopieren dieser Arrays in mehrere Prozesse kann äußerst ineffizient sein.

Schreibgeschützte freigegebene Arrays

Bei schreibgeschützten In-Memory-Arrays, wie z. B. NumPy-Arrays, erfolgt die Kopie Die in Betriebssystemen wie Unix vorhandene -on-write fork()-Semantik bietet eine Lösung. Wenn das Array während seiner gesamten Lebensdauer unverändert bleibt, kann es ohne zusätzliche Speicherzuweisung von untergeordneten Prozessen gemeinsam genutzt werden. Um dies zu erreichen, sind keine spezifischen Änderungen in Ihrem Code erforderlich.

Effizienter Ansatz für große Arrays

Für große Arrays besteht ein effizienter Ansatz darin, sie in ein strukturiertes Array zu packen (z. B. NumPy-Arrays), speichern Sie sie im gemeinsam genutzten Speicher, umschließen Sie sie mit multiprocessing.Array und übergeben Sie sie an die erforderlichen Funktionen. Dieser Ansatz minimiert den Speicheraufwand.

Beschreibbare gemeinsame Objekte

In Fällen, in denen beschreibbare gemeinsame Objekte unerlässlich sind, werden Synchronisierungs- oder Sperrmechanismen erforderlich. Multiprocessing bietet zwei Optionen: Shared Memory (geeignet für einfache Werte, Arrays oder CTypes) oder einen Manager-Proxy. Der Manager-Proxy gewährt einem Prozess das Eigentum am Speicher, während andere durch Vermittlung darauf zugreifen.

Überlegungen zum gemeinsam genutzten Speicher

Der Manager-Proxy-Ansatz unterstützt beliebige Python-Objekte, kann jedoch zu Problemen führen Leistungseinbußen aufgrund von Serialisierungs- und Deserialisierungs-Overheads. Es ist wichtig anzuerkennen, dass selbst mit Copy-on-Write fork() immer noch ein gewisser Overhead im Zusammenhang mit Shared-Memory-Vorgängen entstehen kann.

Alternative Bibliotheken

Über Multiprocessing hinaus In Python stehen zahlreiche Parallelverarbeitungsbibliotheken und -ansätze zur Verfügung. Wenn Ihre Anforderungen über die Möglichkeiten der Multiverarbeitung hinausgehen, kann sich die Erkundung alternativer Bibliotheken als vorteilhaft erweisen.

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