다중 처리 환경에서 읽기 전용 데이터가 공유되거나 복사됩니까?

다중 처리에서 읽기 전용 데이터 공유: 복사 또는 공유?

다중 처리 환경에서 데이터 공유는 성능 최적화에 매우 중요합니다. 일반적인 질문이 생깁니다. 읽기 전용 데이터가 서로 다른 프로세스에서 공유되거나 복사됩니까?

제공된 코드 조각은 다중 처리 풀 내의 여러 작업자 프로세스에 전달되는 대규모 전역 배열(glbl_array)과 관련된 문제를 강조합니다. 어레이가 공유되거나 복사되면 잠재적으로 상당한 메모리 오버헤드가 발생하는 경우 문제가 발생합니다.

데이터 공유를 위해 Numpy 및 공유 메모리 사용

읽기 전용에 대한 공유 액세스를 보장하려면 데이터에 대한 답변에서 언급된 한 가지 접근 방식은 Numpy와 함께 다중 처리의 공유 메모리를 활용하는 것입니다. 방법은 다음과 같습니다.

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

이 코드는 multiprocessing 패키지를 사용하여 공유 메모리 객체(shared_array_base)를 생성하고 이를 Numpy 배열(shared_array)로 변환합니다. 이후 작업자 프로세스에서 shared_array를 사용하면 공유 메모리에서 작동하여 불필요한 데이터 복사를 방지합니다.

Linux의 쓰기 시 복사 의미

또한 주목할 만한 사항입니다. Linux는 fork()에서 쓰기 시 복사 의미 체계를 활용합니다. 이는 명시적인 공유 메모리 기술을 사용하지 않더라도 읽기 전용 데이터가 수정될 때만 복사된다는 것을 의미합니다. 따라서 배열이 변경되지 않는 한 복사 오버헤드 없이 공유됩니다.

결론

읽기 전용 데이터를 공유할지, 다중 처리에서 복사할지 여부는 다음에 따라 다릅니다. 구체적인 구현. 공유 메모리와 함께 Numpy를 사용하면 데이터 공유를 보장하는 안정적인 방법을 제공하는 반면, Linux의 쓰기 시 복사 의미론은 불필요한 복사를 피하는 데에도 기여할 수 있습니다. 프로그래머는 이러한 요소를 신중하게 고려하여 효율적인 데이터 공유를 위해 다중 처리 애플리케이션을 최적화할 수 있습니다.

위 내용은 다중 처리 환경에서 읽기 전용 데이터가 공유되거나 복사됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!