Python의 다중 처리 라이브러리에서 프로세스 전체에 걸쳐 대규모 메모리 내 배열을 효율적으로 공유하려면 어떻게 해야 합니까?

다중 처리의 공유 메모리 개체: 데이터 공유 최적화

Python의 다중 처리 라이브러리를 사용할 때 대규모 메모리 내 배열이 여러 번 복사되는 경우가 많습니다. 동일한 기능을 사용하는 서로 다른 프로세스에 대한 시간입니다. 이러한 오버헤드를 방지하려면 특히 읽기 전용인 경우 프로세스 간에 배열을 공유하는 것이 바람직합니다.

Fork의 Copy-on-Write 동작

작동 중 UNIX와 같은 시스템과 같이 쓰기 중 복사 포크 의미 체계를 사용하는 시스템에서는 상위 프로세스 내의 데이터 구조에 대한 변경 사항이 자체적으로 수정되지 않는 한 하위 프로세스에 영향을 미치지 않습니다. 따라서 어레이가 수정되지 않는 한 상당한 메모리 비용을 발생시키지 않고 프로세스 간에 공유할 수 있습니다.

효율적인 어레이 공유를 위한 Multiprocessing.Array

생성하려면 메모리 복사 없이 공유 배열을 사용하려면 numpy 또는 array를 사용하여 효율적인 배열 구조를 만들고 공유 메모리 내에 배치하세요. 이 구조를 multiprocessing.Array로 감싸서 함수에 전달하세요. 이 접근 방식은 오버헤드를 최소화하면서 효율적인 데이터 공유를 보장합니다.

쓰기 가능한 공유 객체: 잠금 및 동기화

공유 객체에 수정이 필요한 경우 동기화 또는 잠금을 사용하여 보호해야 합니다. 메커니즘. 다중 처리는 두 가지 옵션을 제공합니다.

1. 공유 메모리: 단순한 값, 배열 또는 ctype에 적합한 이 방법은 여러 프로세스에 의한 동시 쓰기를 방지합니다.
2. 관리자 프록시: 이 접근 방식을 사용하면 여러 프로세스가 네트워크를 통해서도 단일 프로세스가 관리하는 공유 메모리 개체에 액세스할 수 있습니다. 공유 메모리보다 효율성은 떨어지지만 임의의 Python 개체를 지원합니다.

추가 고려 사항

• Python에는 다양한 병렬 처리 라이브러리와 접근 방식이 있습니다. . 멀티프로세싱이 특정 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 대체 옵션을 고려하십시오.
• 공유 객체를 주의 깊게 모니터링하여 의도하지 않은 변경을 피하고 프로세스 전체에서 올바른 기능이 작동하는지 확인하세요.
• 멀티프로세싱은 공유 메모리 기능을 제공하지만 다음이 중요합니다. 코드를 효과적으로 최적화하려면 한계와 잠재적인 성능 영향을 이해하세요.

위 내용은 Python의 다중 처리 라이브러리에서 프로세스 전체에 걸쳐 대규모 메모리 내 배열을 효율적으로 공유하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!