Python のマルチプロセッシング ライブラリのプロセス間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: データ共有の最適化

Python のマルチプロセッシング ライブラリを使用する場合、大きなメモリ内配列が複数のコピーされることがよくあります。同じ機能を利用する異なるプロセスにかかる時間。このオーバーヘッドを回避するには、特に読み取り専用の場合、プロセス間で配列を共有することが望ましいです。

フォークのコピーオンライト動作

動作中UNIX のようなシステムなど、コピーオンライト フォーク セマンティクスを備えたシステムでは、親プロセス内のデータ構造を変更しても、子プロセスが独自に変更しない限り、子プロセスには影響しません。したがって、配列が変更されない限り、大幅なメモリ コストを発生させることなく、プロセス間で配列を共有できます。

効率的な配列共有のための Multiprocessing.Array

作成するにはメモリをコピーせずに共有配列を作成するには、numpy または array を使用して効率的な配列構造を作成し、共有メモリ内に配置します。この構造体を multiprocessing.Array 内にラップし、関数に渡します。このアプローチにより、オーバーヘッドを最小限に抑えながら効率的なデータ共有が保証されます。

書き込み可能な共有オブジェクト: ロックと同期

共有オブジェクトを変更する必要がある場合は、同期またはロックを使用して保護する必要があります。メカニズム。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:

1. 共有メモリ: 単純な値、配列、または ctype に適しており、このメソッドは複数のプロセスによる同時書き込みを防ぎます。
2. Manager Proxy: このアプローチにより、複数のプロセスが、ネットワーク経由であっても、単一プロセスによって管理される共有メモリ オブジェクトにアクセスできるようになります。共有メモリよりも効率は劣りますが、任意の Python オブジェクトをサポートします。

その他の考慮事項

• Python には、さまざまな並列処理ライブラリとアプローチが存在します。 。マルチプロセッシングによって特定の要件が満たされない場合は、代替オプションを検討してください。
• 共有オブジェクトを注意深く監視して、意図しない変更を回避し、プロセス間で正しく機能することを確認してください。
• マルチプロセッシングは共有メモリ機能を提供しますが、次のことが重要です。コードを効果的に最適化するために、その制限と潜在的なパフォーマンスへの影響を理解してください。

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