マルチプロセッシングで大規模なメモリ内配列を効率的に共有するにはどうすればよいですか?

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

マルチプロセッシング アーキテクチャ内で大規模なメモリ内配列を利用する場合、メモリ消費の懸念に直面するのが一般的です。これらの配列を複数のプロセスにコピーすると、非常に非効率になる可能性があります。

読み取り専用の共有配列

NumPy 配列などの読み取り専用のメモリ内配列の場合、コピーUnix などのオペレーティング システムに存在する -on-write fork() セマンティクスが解決策を提供します。配列が存続期間中変更されないままであれば、追加のメモリ割り当てなしで子プロセス間で配列を共有できます。これを実現するために、コードに特別な変更を加える必要はありません。

大規模な配列に対する効率的なアプローチ

大規模な配列の場合、効率的なアプローチは、それらを構造化配列にパックすることです。 (NumPy 配列など)、それらを共有メモリに保存し、multiprocessing.Array でラップして、必要な関数に渡します。このアプローチにより、メモリのオーバーヘッドが最小限に抑えられます。

書き込み可能な共有オブジェクト

書き込み可能な共有オブジェクトが不可欠な場合は、同期またはロックのメカニズムが必要になります。マルチプロセッシングには、共有メモリ (単純な値、配列、または ctype に適しています) または Manager プロキシの 2 つのオプションがあります。 Manager プロキシは 1 つのプロセスにメモリの所有権を付与し、他のプロセスは調停を通じてそのメモリにアクセスします。

共有メモリに関する考慮事項

Manager プロキシのアプローチは任意の Python オブジェクトに対応しますが、問題が発生する可能性があります。シリアル化および逆シリアル化のオーバーヘッドによるパフォーマンスの低下。コピーオンライト fork() を使用しても、共有メモリ操作に関連するオーバーヘッドが依然として存在する可能性があることを認識することが重要です。

代替ライブラリ

マルチプロセッシングを超えて, Python では、多数の並列処理ライブラリとアプローチが利用可能です。要件がマルチプロセッシングの機能を超えている場合は、代替ライブラリを検討することが有益であることが判明する可能性があります。

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