Wie kann Shared Memory die Multiverarbeitung für große Datenobjekte optimieren?

Shared-Memory-Objekte in Multiprocessing: Kostenanalyse

Multiprocessing beinhaltet oft die Erstellung mehrerer Prozesse, um parallele Aufgaben auszuführen. Bei der Verarbeitung großer In-Memory-Objekte ist es wichtig, den Overhead zu minimieren, der mit dem Kopieren und Teilen von Daten zwischen diesen Prozessen verbunden ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie Sie große, schreibgeschützte Arrays und beliebige Python-Objekte mithilfe des gemeinsamen Speichers effizient teilen können.

Verwendung von Copy-On-Write Fork()

Die meisten Unix-basierten Betriebssysteme verwenden Copy -on-write fork()-Semantik. Das heißt, wenn ein neuer Prozess erstellt wird, teilt er sich zunächst den gleichen Speicherplatz wie der übergeordnete Prozess. Solange die Daten in diesem gemeinsam genutzten Speicher nicht geändert werden, bleiben sie für alle Prozesse zugänglich, ohne zusätzlichen Speicher zu verbrauchen.

Arrays in den gemeinsam genutzten Speicher packen

Bei großen, schreibgeschützten Arrays ist die Der effizienteste Ansatz besteht darin, sie mithilfe von NumPy oder Array in eine effiziente Array-Struktur zu packen. Diese Daten können dann mithilfe von multiprocessing.Array im gemeinsam genutzten Speicher abgelegt werden. Durch die Übergabe dieses gemeinsam genutzten Arrays an Ihre Funktionen entfällt die Notwendigkeit des Kopierens und Sie ermöglichen allen Prozessen direkten Zugriff auf die Daten.

Beschreibbare Objekte teilen

Wenn Sie ein beschreibbares gemeinsam genutztes Objekt benötigen, sind Sie hier genau richtig müssen irgendeine Form der Synchronisierung oder Sperre verwenden, um die Datenintegrität sicherzustellen. Multiprocessing bietet zwei Optionen:

• Gemeinsamer Speicher: Geeignet für einfache Werte, Arrays oder Ctypes-Objekte.
• Manager-Proxy: A Der Prozess hält den Speicher, während ein Manager den Zugriff anderer Prozesse vermittelt. Dieser Ansatz ermöglicht die gemeinsame Nutzung beliebiger Python-Objekte, geht jedoch aufgrund der Serialisierung und Deserialisierung von Objekten mit Leistungseinbußen einher.

Overhead analysieren

Während Copy-on-Write fork() den Overhead im Allgemeinen reduziert Tests haben einen erheblichen Zeitunterschied zwischen der Array-Erstellung und der Funktionsausführung mithilfe von Multiprocessing gezeigt. Dies deutet darauf hin, dass das Kopieren von Arrays zwar vermieden wird, es aber möglicherweise andere Faktoren gibt, die zum Overhead beitragen. Der Overhead steigt mit der Größe des Arrays, was auf mögliche speicherbezogene Ineffizienzen hinweist.

Alternativen zur Multiverarbeitung

Wenn Multiverarbeitung Ihre spezifischen Anforderungen nicht erfüllt, stehen zahlreiche andere Parallelverarbeitungsbibliotheken zur Verfügung in Python. Jede Bibliothek bietet ihren eigenen Ansatz für den Umgang mit Shared Memory, und es lohnt sich zu prüfen, welche für Ihre Anwendung am besten geeignet ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Shared Memory die Multiverarbeitung für große Datenobjekte optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!