Python의 다중 처리를 위해 공유 메모리에서 NumPy 배열을 효율적으로 사용하려면 어떻게 해야 합니까?

다중 처리를 위해 공유 메모리에서 numpy 배열 사용

공유 메모리에서 numpy 배열을 사용하는 것은 효율적인 다중 처리 작업에 필수적입니다. 다중 처리 모듈은 여러 프로세스 간에 작업 부하를 분산하는 간단한 방법을 제공하지만 이러한 프로세스 간에 공유되는 numpy 배열을 처리하는 것은 문제가 됩니다.

제공된 코드 조각에서 multiprocessing.Array 클래스를 사용하여 numpy 배열을 공유하려는 시도가 있습니다. 만들어진다. 이를 통해 개별 배열 요소에 대한 액세스가 허용되지만 numpy 배열 작업은 완전히 지원되지 않습니다.

이 문제를 해결하려면 필요할 때 동기화된 액세스를 보장하기 위해 shared_arr.get_lock() 메서드를 사용하는 것이 좋습니다.

def f(i):
    with shared_arr.get_lock():
        arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
        arr[i] = -arr[i]

이 방법을 사용하면 언제든지 하나의 프로세스만 공유 배열을 수정하여 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다.

필요를 없애는 대체 접근 방식입니다. 명시적 동기화의 경우는 다음과 같습니다.

def f(i):
    arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())
    arr[i] = -arr[i]

이는 Python의 GIL(Global Interpreter Lock)이 numpy 코드를 포함하여 모든 Python 바이트 코드 실행에 대해 단일 스레딩을 적용하기 때문에 작동합니다. GIL은 한 번에 하나의 실행 스레드만 공유 메모리에 액세스할 수 있도록 보장합니다.

마지막으로 동기화된 액세스가 필요하지 않은 경우 multiprocessing.sharedctypes.RawArray 클래스 사용을 고려하세요. RawArray는 동기화 메커니즘을 제공하지 않으므로 사용자 정의 잠금 메커니즘이 구현되는 시나리오에 적합합니다.

위 내용은 Python의 다중 처리를 위해 공유 메모리에서 NumPy 배열을 효율적으로 사용하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!