共有メモリはどのようにして大きなデータ オブジェクトのマルチプロセッシングを最適化できるのでしょうか?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ オブジェクト: コスト分析

マルチプロセッシングでは、多くの場合、並列タスクを実行するために複数のプロセスを作成する必要があります。大きなメモリ内オブジェクトを処理する場合、これらのプロセス間でのデータのコピーと共有に関連するオーバーヘッドを最小限に抑えることが不可欠になります。この記事では、共有メモリを使用して大規模な読み取り専用配列と任意の Python オブジェクトを効率的に共有する方法について説明します。

Copy-On-Write Fork() の利用

ほとんどの UNIX ベースのオペレーティング システムはコピーを使用します。 -on-write fork() セマンティクス。これは、新しいプロセスが作成されると、最初は親プロセスと同じメモリ空間を共有することを意味します。この共有メモリ内のデータが変更されない限り、追加のメモリを消費することなくすべてのプロセスからアクセスできます。

配列を共有メモリにパッキング

大きな読み取り専用配列の場合、最も効率的なアプローチは、NumPy または配列を使用して効率的な配列構造にそれらをパックすることです。このデータは、multiprocessing.Array を使用して共有メモリに配置できます。この共有配列を関数に渡すことで、コピーの必要がなくなり、すべてのプロセスがデータに直接アクセスできるようになります。

書き込み可能なオブジェクトの共有

書き込み可能な共有オブジェクトが必要な場合は、データの整合性を確保するには、何らかの形式の同期またはロックを採用する必要があります。マルチプロセッシングには 2 つのオプションがあります:

• 共有メモリ: 単純な値、配列、または ctypes オブジェクトに適しています。
• マネージャー プロキシ: Aプロセスは、マネージャーが他のプロセスからのアクセスを調停している間、メモリを保持します。このアプローチでは、任意の Python オブジェクトを共有できますが、オブジェクトのシリアル化と逆シリアル化によるパフォーマンスの低下が伴います。

オーバーヘッドの分析

一方、copy-on-write fork() は一般にオーバーヘッドを削減します。テストでは、マルチプロセッシングを使用した配列の構築と関数の実行の間に大きな時間差があることが示されています。これは、配列のコピーが回避されている一方で、他の要因がオーバーヘッドに寄与している可能性があることを示唆しています。オーバーヘッドは配列のサイズとともに増加し、メモリ関連の非効率性が潜在的にあることを示しています。

マルチプロセッシングの代替手段

マルチプロセッシングが特定のニーズを満たさない場合は、他にも多数の並列処理ライブラリが利用可能です。 Pythonで。各ライブラリは共有メモリを処理するための独自のアプローチを提供しており、アプリケーションにどれが最も適しているかを検討する価値があります。

以上が共有メモリはどのようにして大きなデータ オブジェクトのマルチプロセッシングを最適化できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。