如何在多處理中有效共享大型記憶體數組？

多重處理中的共享記憶體物件

在多處理架構中使用大型記憶體數組時，通常會面臨記憶體消耗的問題。將這些數組複製到多個進程中的效率可能非常低。

只讀共享數組

對於只讀內存數組，例如NumPy 數組，複製Unix 等操作系統中存在的-on-write fork() 語義提供了一個解決方案。如果數組在其整個生命週期中保持不變，則可以在子進程之間共享它，而無需額外的記憶體分配。無需在程式碼中進行任何特定修改即可實現此目的。

大型數組的有效方法

對於大型數組，一種有效的方法是將它們打包到結構化數組中（例如NumPy數組），將它們存儲在共享記憶體中，用multiprocessing.Array包裝它們，並將它們傳遞給所需的函數。這種方法最大限度地減少了記憶體開銷。

可寫共享物件

在可寫共享物件必不可少的情況下，同步或鎖定機制就變得必要。多處理提供兩個選項：共享記憶體（適用於簡單值、陣列或 ctypes）或 Manager 代理程式。 Manager 代理程式授予一個進程對記憶體的所有權，而其他進程則透過仲裁來存取它。

共享記憶體注意事項

Manager 代理方法可容納任意 Python 對象，但可能會遇到由於序列化和反序列化開銷而導致效能下降。重要的是要承認，即使使用寫入時複製 fork()，仍然可能存在一些與共享記憶體操作相關的開銷。

替代庫

超越多處理Python 中提供了大量並行處理庫和方法。如果您的需求超出了多處理的能力，那麼探索替代庫可能會有所幫助。

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