공유 메모리는 어떻게 대용량 데이터 개체에 대한 다중 처리를 최적화할 수 있습니까?

다중 처리의 공유 메모리 개체: 비용 분석

다중 처리에는 병렬 작업을 수행하기 위해 여러 프로세스를 생성하는 경우가 많습니다. 대규모 인메모리 개체를 처리할 때는 이러한 프로세스 간 데이터 복사 및 공유와 관련된 오버헤드를 최소화하는 것이 필수적입니다. 이 기사에서는 공유 메모리를 사용하여 대규모 읽기 전용 배열과 임의 Python 객체를 효율적으로 공유하는 방법을 살펴봅니다.

Copy-On-Write Fork() 활용

대부분의 Unix 기반 운영 체제는 copy를 사용합니다. -쓰기 시 포크() 의미. 즉, 새 프로세스가 생성되면 처음에는 상위 프로세스와 동일한 메모리 공간을 공유합니다. 이 공유 메모리의 데이터가 수정되지 않는 한 추가 메모리를 소비하지 않고도 모든 프로세스에서 계속 액세스할 수 있습니다.

공유 메모리에 배열 패킹

대규모 읽기 전용 배열의 경우 가장 효율적인 접근 방식은 NumPy 또는 배열을 사용하여 효율적인 배열 구조로 압축하는 것입니다. 그런 다음 이 데이터는 multiprocessing.Array를 사용하여 공유 메모리에 배치될 수 있습니다. 이 공유 배열을 함수에 전달하면 복사할 필요가 없으며 모든 프로세스에 데이터에 직접 액세스할 수 있는 권한을 제공합니다.

쓰기 가능한 개체 공유

쓰기 가능한 공유 개체가 필요한 경우 데이터 무결성을 보장하려면 어떤 형태로든 동기화나 잠금을 사용해야 합니다. 멀티프로세싱은 두 가지 옵션을 제공합니다.

• 공유 메모리: 단순 값, 배열 또는 ctypes 객체에 적합합니다.
• Manager Proxy: A 관리자가 다른 프로세스의 액세스를 중재하는 동안 프로세스는 메모리를 보유합니다. 이 접근 방식을 사용하면 임의의 Python 객체를 공유할 수 있지만 객체 직렬화 및 역직렬화로 인해 성능이 저하됩니다.

오버헤드 분석

쓰기 중 복사 포크()는 일반적으로 오버헤드를 줄입니다. , 테스트 결과 다중 처리를 사용하여 배열 구성과 함수 실행 사이에 상당한 시간 차이가 있는 것으로 나타났습니다. 이는 배열 복사를 방지하는 동안 오버헤드를 유발하는 다른 요인이 있을 수 있음을 나타냅니다. 오버헤드는 배열 크기에 따라 증가하며, 이는 잠재적인 메모리 관련 비효율성을 나타냅니다.

다중 처리의 대안

다중 처리가 특정 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 사용 가능한 다른 병렬 처리 라이브러리가 많이 있습니다. 파이썬에서. 각 라이브러리는 공유 메모리 처리에 대한 고유한 접근 방식을 제공하며 어느 것이 애플리케이션에 가장 적합한지 알아볼 가치가 있습니다.

위 내용은 공유 메모리는 어떻게 대용량 데이터 개체에 대한 다중 처리를 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!