Python でのマルチプロセッシングのために共有メモリ内の NumPy 配列を効率的に使用するにはどうすればよいですか?

マルチプロセッシングのための共有メモリでの numpy 配列の使用

効率的なマルチプロセッシング タスクには、共有メモリで numpy 配列を使用することが不可欠です。 multiprocessing モジュールは、複数のプロセス間でワークロードを分散する簡単な方法を提供しますが、これらのプロセス間で共有される numpy 配列の処理には課題が伴います。

提供されたコード スニペットでは、multiprocessing.Array クラスを使用して numpy 配列を共有しようとしています。作られています。これにより、個々の配列要素へのアクセスが可能になりますが、numpy 配列操作は完全にはサポートされていません。

これに対処するには、必要に応じて、shared_arr.get_lock() メソッドを使用して確実に同期アクセスを行うことを検討してください。

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

この方法では、常に 1 つのプロセスだけが共有配列を変更できるようになり、データの整合性が維持されます。

An明示的な同期の必要性を排除する代替アプローチは次のとおりです。

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

これは、Python の GIL (Global Interpreter Lock) が numpy コードを含むすべての Python バイトコード実行に対してシングルスレッドを強制するため機能します。 GIL は、一度に 1 つの実行スレッドのみが共有メモリにアクセスできるようにします。

最後に、同期アクセスが必要ない場合は、multiprocessing.sharedctypes.RawArray クラスの使用を検討してください。 RawArray は同期メカニズムを提供しないため、カスタム ロック メカニズムが実装されているシナリオに適しています。

以上がPython でのマルチプロセッシングのために共有メモリ内の NumPy 配列を効率的に使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。