Wie kann ich NumPy-Arrays im Shared Memory für die Mehrfachverarbeitung in Python effizient nutzen?

Verwendung von Numpy-Arrays im gemeinsam genutzten Speicher für die Mehrfachverarbeitung

Die Verwendung von Numpy-Arrays im gemeinsam genutzten Speicher ist für effiziente Multiverarbeitungsaufgaben unerlässlich. Das Multiprocessing-Modul bietet eine einfache Möglichkeit, Arbeitslasten auf mehrere Prozesse zu verteilen, aber die Handhabung von Numpy-Arrays, die von diesen Prozessen gemeinsam genutzt werden, stellt Herausforderungen dar.

Im bereitgestellten Code-Snippet ein Versuch, ein Numpy-Array mithilfe der Klasse multiprocessing.Array gemeinsam zu nutzen wird gemacht. Dies ermöglicht zwar den Zugriff auf einzelne Array-Elemente, unterstützt jedoch Numpy-Array-Operationen nicht vollständig.

Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie die Verwendung der Methode shared_arr.get_lock() in Betracht ziehen, um bei Bedarf einen synchronisierten Zugriff sicherzustellen:

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

Diese Methode stellt sicher, dass jeweils nur ein Prozess das gemeinsam genutzte Array ändern kann, wodurch die Datenintegrität gewahrt bleibt.

Ein alternativer Ansatz, der die Notwendigkeit einer expliziten Synchronisierung überflüssig macht ist:

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

Dies funktioniert, weil Pythons GIL (Global Interpreter Lock) Single-Threading für die gesamte Python-Bytecode-Ausführung, einschließlich Numpy-Code, erzwingt. Die GIL stellt sicher, dass jeweils nur ein Ausführungsthread auf den gemeinsam genutzten Speicher zugreifen kann.

Abschließend sollten Sie die Verwendung der Klasse multiprocessing.sharedctypes.RawArray in Betracht ziehen, wenn kein synchronisierter Zugriff erforderlich ist. RawArray bietet keine Synchronisierungsmechanismen und eignet sich daher für Szenarien, in denen benutzerdefinierte Sperrmechanismen implementiert sind.

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