Comment puis-je partager efficacement de grands tableaux en mémoire en multitraitement ?

Objets de mémoire partagée dans le multitraitement

Lors de l'utilisation de grands tableaux en mémoire dans des architectures multitraitements, il est courant d'être confronté au problème de la consommation de mémoire . La copie de ces tableaux dans plusieurs processus peut s'avérer très inefficace.

Tableaux partagés en lecture seule

Pour les tableaux en mémoire en lecture seule, tels que les tableaux NumPy, la copie La sémantique -on-write fork() présente dans les systèmes d'exploitation comme Unix offre une solution. Si le tableau reste inchangé tout au long de sa durée de vie, il peut être partagé entre les processus enfants sans allocation de mémoire supplémentaire. Aucune modification spécifique n'est requise dans votre code pour y parvenir.

Approche efficace pour les grands tableaux

Pour les grands tableaux, une approche efficace consiste à les regrouper dans un tableau structuré (tels que les tableaux NumPy), stockez-les dans la mémoire partagée, enveloppez-les avec multiprocessing.Array et transmettez-les aux fonctions requises. Cette approche minimise la surcharge de mémoire.

Objets partagés inscriptibles

Dans les cas où les objets partagés inscriptibles sont essentiels, des mécanismes de synchronisation ou de verrouillage deviennent nécessaires. Le multitraitement offre deux options : la mémoire partagée (adaptée aux valeurs simples, aux tableaux ou aux types de ctypes) ou un proxy Manager. Le proxy Manager accorde à un processus la propriété de la mémoire, tandis que d'autres y accèdent par arbitrage.

Considérations sur la mémoire partagée

L'approche proxy Manager s'adapte aux objets Python arbitraires mais peut rencontrer dégradation des performances due aux frais généraux de sérialisation et de désérialisation. Il est crucial de reconnaître que même avec fork() de copie sur écriture, il peut toujours y avoir une certaine surcharge associée aux opérations de mémoire partagée.

Bibliothèques alternatives

Au-delà du multitraitement , de nombreuses bibliothèques et approches de traitement parallèle sont disponibles en Python. Si vos besoins vont au-delà des capacités du multitraitement, l'exploration de bibliothèques alternatives peut s'avérer bénéfique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!