길을 감안할 때 어떻게 파이썬에서 진정한 평행을 달성 할 수 있습니까?

길을 감안할 때 어떻게 파이썬에서 진정한 평행을 달성 할 수 있습니까?

Python의 GIL (Global Interpreter Lock)은 한 번에 한 번만 Python Bytecode를 실행할 수있게하므로 Multi Streading이 CPU-bound 작업에 여러 CPU 코어를 사용하는 것을 효과적으로 방지하기 때문에 진정한 병렬 처리를 달성하는 데 중요한 과제를 제기합니다. 그러나 Gil에도 불구하고 진정한 병렬성을 달성하기위한 몇 가지 전략이 있습니다.

1. 멀티 프로세싱 : multiprocessing 모듈을 사용하면 GIL에 의해 제한되지 않은 별도의 Python 프로세스를 만들 수 있습니다. 각 프로세스에는 자체 파이썬 통역사 및 메모리 공간이있어 병렬로 실행되고 여러 CPU 코어를 활용할 수 있습니다.
2. 타사 구현 : Jython 및 Ironpython과 같은 일부 Python 구현에는 길이 없으므로 실제 멀티 스레딩이 가능합니다. 이들은 평행을 달성하기 위해 표준 구현 인 Cpython의 대안으로 사용될 수 있습니다.
3. 외부 라이브러리 및 도구 : numba 및 Cython 과 같은 라이브러리를 사용하면 특정 코드 섹션에 대해 GIL을 우회하여 Python 코드를 기본 기계 코드로 컴파일 할 수 있습니다. 또한 asyncio.run_in_executor 사용하여 asyncio 사용하면 I/O 바운드 작업을 효율적으로 관리 할 수 ​​있습니다.
4. GPU 가속도 : PyCUDA 또는 PyOpenCL 과 같은 라이브러리는 병렬 처리를 위해 GPU를 활용하여 특정 유형의 계산에 대해 GIL을 효과적으로 측정 할 수 있습니다.

이러한 전략을 활용하여 개발자는 GIL이 부과하는 한계를 극복하고 Python에서 진정한 병렬 처리를 달성 할 수 있습니다.

Python에서 진정한 병렬 처리를 위해 GIL에 대한 어떤 대안을 사용할 수 있습니까?

Gil은 Cpython의 중심 구성 요소이지만 Python에서 진정한 병렬 처리를 위해 사용할 수있는 몇 가지 대안과 전략이 있습니다.

1. 대체 파이썬 구현 :

   • Jython : JVM (Java Virtual Machine)에서 실행되며 GIL이 없어 진정한 멀티 스레딩을 허용합니다.
   • Ironpython : .NET 공통 언어 런타임에서 실행되며 길이 없습니다.
   • PYPY : GIL이 있지만 특정 유형의 작업을 최적화 할 수있는 정시 (JIT) 컴파일러가 포함되어 있으며 STM (Software Transactional Memory) 브랜치는 실험적인 GIL 프리 실행을 제공합니다.

2. 기본 확장 사용 :

   • Cython : Python과 같은 코드를 C로 컴파일하면 GIL없이 실행되는 확장자를 만들 수 있으며 진정한 병렬 처리를 달성 할 수 있습니다.
   • Numba :이 라이브러리는 Python 및 Numpy 코드를 기본 기계 지침으로 컴파일하여 GIL을 우회하고 여러 코어를 효과적으로 사용할 수 있습니다.

3. 다중 프로세싱 :

   • Python의 multiprocessing 모듈은 threading 과 유사한 API를 제공하지만 GIL의 적용을받지 않는 새로운 Python 프로세스를 생성합니다.

4. 비동기 프로그래밍 :

   • asyncio 와 같은 라이브러리 및 Twisted 또는 Tornado 와 같은 프레임 워크는 이벤트 루프 및 협력 멀티 태스킹을 사용하여 I/O 바운드 작업에 대한 높은 동시성을 처리 할 수 ​​있습니다.

5. GPU 컴퓨팅 :

   • PyCUDA 및 PyOpenCL 과 같은 라이브러리를 사용하면 Python이 GPU에 계산을 오프로드하여 GPU 가속도를 통해 병렬 처리를 달성 할 수 있습니다.

이러한 대안과 전략은 길에 의해 방해받지 않고 파이썬에서 진정한 병렬 처리를 달성하기위한 다양한 경로를 제공합니다.

멀티 프로세싱을 사용하면 Python의 진정한 병렬 처리에 대한 GIL을 우회하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 multiprocessing 모듈을 사용하는 것은 길을 우회하고 진정한 병렬 처리를 달성하는 강력한 방법입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 별도의 프로세스 : multiprocessing 별도의 Python 프로세스를 생성하며, 각각은 자체 Python 통역사를 실행합니다. GIL은 인터 프리마다이므로 각 프로세스는 GIL에 의해 제한되지 않고 독립적으로 Python 코드를 실행할 수 있습니다.
2. 병렬 실행 : 각 프로세스는 다른 CPU 코어를 활용하여 진정한 병렬 처리를 허용 할 수 있습니다. 이는 CPU 결합 작업이 여러 코어에 배포 될 수있어 성능이 크게 향상 될 수 있음을 의미합니다.
3. 통신 및 동기화 : multiprocessing 큐, 파이프 및 공유 메모리와 같은 메커니즘을 제공하여 프로세스 간의 통신 및 동기화를 용이하게합니다. 이러한 기능을 사용하면 데이터 교환 및 작업 조정을 효과적으로 관리 할 수 ​​있습니다.
4. 스레딩과 유사한 API : multiprocessing 모듈은 threading 모듈과 유사한 API를 제공하므로 스레딩에 익숙한 개발자가 멀티 프로세싱으로의 전환에 비교적 쉽습니다. 이 유사성에는 Process , Pool 및 Manager 객체와 같은 기능이 포함됩니다.
5. CPU 바운드 작업 처리 : 여러 프로세스에서 CPU 결합 작업을 분할하면 사용 가능한 모든 CPU 코어를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Pool 사용하여 작업을 병렬로 실행할 수있는 작업자 프로세스 풀을 만들 수 있습니다.

다음은 multiprocessing 사용하여 병렬 계산을 수행하는 간단한 예입니다.

 <code class="python">from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: print(p.map(square, [1, 2, 3, 4]))</code>

이 예제는 GIL을 우회하고 여러 CPU 코어를 사용하여 4 개의 프로세스를 평행하게 제곱 숫자로 사용합니다.

파이썬에서 평행을 달성하기 위해 멀티 프로세싱을 사용할 때 메모리 관리를위한 모범 사례는 무엇입니까?

파이썬에서 병렬 처리에 multiprocessing 사용할 때 효과적인 메모리 관리가 중요합니다. 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 데이터 공유 최소화 :

   • 프로세스간에 큰 데이터 구조를 공유하지 마십시오. 대신, 필요한 경우에만 대기열이나 파이프와 같은 프로세스 간 통신 (IPC) 메커니즘을 통해 데이터를 전달하십시오.
   • 공유 해야하는 작고 간단한 데이터에 대해 multiprocessing.Array multiprocessing.Value 하십시오.

2. 현명하게 산세를 사용하십시오 :

   • 메모리 집약적 일 수 있으므로 큰 물체를 산아 넣는 것을 염두에 두십시오. 가능하면 multiprocessing.Pool 사용하여 프로세스 수를 제한하고 전달되는 데이터의 크기를 제어하십시오.
   • 사용 사례에 표준 절개가 충분하지 않은 경우 dill 또는 cloudpickle 사용을 고려하십시오.

3. 제어 프로세스 생성 :

   • 메모리 사용을 관리하기 위해 생성 된 프로세스 수를 제한하십시오. 사용 가능한 메모리 및 CPU 코어를 기반으로 적절한 수의 작업자 프로세스와 함께 multiprocessing.Pool 사용하십시오.

4. 모니터 메모리 사용 :

   • psutil 과 같은 도구를 사용하여 실행 중 메모리 사용량을 모니터링하고 프로세스 풀 크기 또는 데이터 처리 전략을 적절히 조정하십시오.

5. 데이터 전송 최적화 :

   • 프로세스 간 데이터 전송의 빈도와 크기를 최소화하십시오. 가능하면 더 작은 청크로 데이터를 처리하십시오.
   • 공유 객체에는 multiprocessing.Manager 사용하지만 관리자 프로세스의 오버 헤드로 인해 메모리 사용량이 높아질 수 있으므로 조심하십시오.

6. 제대로 정리하십시오 :

   • 컨텍스트 관리자를 사용하거나 terminate() 및 join() 메소드를 명시 적으로 호출하여 프로세스에서 메모리를 확보하여 리소스를 올바르게 정리하십시오.

7. 과도한 포킹을 피하십시오 .

   • UNIX 기반 시스템에서 포킹과 관련된 메모리 오버 헤드를 고려하십시오. 넓은 메모리 공간을 포킹하면 메모리 사용 스파이크가 상당히 높아질 수 있습니다.

8. 메모리 효율적인 데이터 구조 사용 :

   • 메모리 효율적인 데이터 구조 및 알고리즘을 선택하십시오. 예를 들어, 큰 숫자 데이터에 대한 Python 목록 대신 numpy Array를 사용합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 Python에서 병렬 컴퓨팅에 multiprocessing 를 사용할 때 메모리를 효율적으로 관리하여 성능을 극대화하고 자원 소비를 최소화 할 수 있습니다.

위 내용은 길을 감안할 때 어떻게 파이썬에서 진정한 평행을 달성 할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!