멀티프로세싱에서 대규모 인메모리 배열을 효율적으로 공유하려면 어떻게 해야 합니까?

멀티프로세싱의 공유 메모리 개체

멀티프로세싱 아키텍처 내에서 대규모 인메모리 배열을 활용하는 경우 메모리 소비 문제에 직면하는 것이 일반적입니다. . 이러한 배열을 여러 프로세스에 복사하는 것은 매우 비효율적일 수 있습니다.

읽기 전용 공유 배열

NumPy 배열과 같은 읽기 전용 메모리 내 배열의 경우 복사 Unix와 같은 운영 체제에 존재하는 -on-write fork() 의미 체계가 솔루션을 제공합니다. 어레이가 수명 기간 동안 수정되지 않은 상태로 유지되면 추가 메모리 할당 없이 하위 프로세스 간에 공유될 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 코드를 특별히 수정할 필요는 없습니다.

대형 배열에 대한 효율적인 접근 방식

대규모 배열의 경우 효율적인 접근 방식은 구조화된 배열로 묶는 것입니다. (NumPy 배열 등) 공유 메모리에 저장하고 multiprocessing.Array로 래핑한 후 필요한 함수에 전달합니다. 이 접근 방식은 메모리 오버헤드를 최소화합니다.

쓰기 가능한 공유 객체

쓰기 가능한 공유 객체가 필수적인 경우 동기화 또는 잠금 메커니즘이 필요합니다. 멀티프로세싱은 공유 메모리(단순 값, 배열 또는 ctype에 적합) 또는 Manager 프록시라는 두 가지 옵션을 제공합니다. Manager 프록시는 하나의 프로세스에 메모리 소유권을 부여하고 다른 프로세스는 중재를 통해 메모리에 액세스합니다.

공유 메모리 고려 사항

Manager 프록시 접근 방식은 임의의 Python 개체를 수용하지만 직렬화 및 역직렬화 오버헤드로 인한 성능 저하. 쓰기 중 복사 포크()를 사용하더라도 공유 메모리 작업과 관련된 일부 오버헤드가 여전히 있을 수 있다는 점을 인정하는 것이 중요합니다.

대체 라이브러리

다중 처리를 넘어서 , 수많은 병렬 처리 라이브러리 및 접근 방식을 Python에서 사용할 수 있습니다. 요구 사항이 다중 처리 기능 이상으로 확장되는 경우 대체 라이브러리를 탐색하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 멀티프로세싱에서 대규모 인메모리 배열을 효율적으로 공유하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!