Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Susunan Dalam Memori Besar dengan Cekap dalam Berbilang pemprosesan?

Objek Memori Dikongsi dalam Berbilang Pemprosesan

Apabila menggunakan tatasusunan dalam memori yang besar dalam seni bina berbilang pemprosesan, adalah perkara biasa untuk menghadapi kebimbangan penggunaan memori . Menyalin tatasusunan ini ke dalam berbilang proses boleh menjadi sangat tidak cekap.

Tasusunan Dikongsi Baca Sahaja

Untuk tatasusunan dalam ingatan baca sahaja, seperti tatasusunan NumPy, salinan -on-write fork() semantik hadir dalam sistem pengendalian seperti Unix menawarkan penyelesaian. Jika tatasusunan kekal tidak diubah suai sepanjang jangka hayatnya, ia boleh dikongsi antara proses kanak-kanak tanpa peruntukan memori tambahan. Tiada pengubahsuaian khusus diperlukan dalam kod anda untuk mencapai ini.

Pendekatan Cekap untuk Tatasusunan Besar

Untuk tatasusunan besar, pendekatan yang cekap ialah membungkusnya ke dalam tatasusunan berstruktur (seperti tatasusunan NumPy), simpannya dalam memori yang dikongsi, bungkusnya dengan pelbagai pemprosesan. Tatasusunan, dan hantarkannya kepada fungsi yang diperlukan. Pendekatan ini meminimumkan overhed memori.

Objek Kongsi Boleh Tulis

Dalam kes di mana objek kongsi boleh tulis adalah penting, mekanisme penyegerakan atau penguncian menjadi perlu. Multiprocessing menawarkan dua pilihan: memori dikongsi (sesuai untuk nilai mudah, tatasusunan atau ctypes) atau proksi Pengurus. Proksi Pengurus memberikan satu proses pemilikan memori, manakala yang lain mengaksesnya melalui timbang tara.

Pertimbangan Memori Dikongsi

Pendekatan proksi Pengurus menampung objek Python sewenang-wenangnya tetapi mungkin mengalami kemerosotan prestasi disebabkan oleh overhed bersiri dan penyahserikatan. Adalah penting untuk mengakui bahawa walaupun dengan copy-on-write fork(), mungkin masih terdapat beberapa overhed yang dikaitkan dengan operasi memori dikongsi.

Perpustakaan Alternatif

Melangkaui pelbagai pemprosesan , banyak perpustakaan dan pendekatan pemprosesan selari tersedia dalam Python. Jika keperluan anda melangkaui keupayaan berbilang pemprosesan, meneroka perpustakaan alternatif mungkin terbukti bermanfaat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Susunan Dalam Memori Besar dengan Cekap dalam Berbilang pemprosesan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!