Wie kann ich NumPy-Array-Operationen für gemeinsam genutzten Speicher in der Mehrverarbeitung verwenden?

Verwenden von NumPy-Arrays im gemeinsam genutzten Speicher für die Mehrfachverarbeitung

Einführung

Die Verwendung von NumPy-Arrays im gemeinsam genutzten Speicher ist für die Parallelisierung von Berechnungen unerlässlich Verwendung des Multiprocessing-Moduls. Allerdings kann der Zugriff auf und die Bearbeitung von Shared-Memory-Arrays als NumPy-Arrays eine Herausforderung darstellen. Dieser Artikel befasst sich mit einer Lösung für dieses Problem.

Problemstellung

Das Erstellen eines gemeinsam genutzten NumPy-Arrays, auf das von mehreren Prozessen aus zugegriffen werden kann, erfordert den Einsatz des Multiprocessing-Moduls. Die Herausforderung besteht darin, Operationen wie elementweise Multiplikation und Array-Summierung zu ermöglichen, die von NumPy grundsätzlich unterstützt werden, jedoch nicht direkt durch ctypes.

Lösung

Der Schlüssel zu Die Lösung dieses Problems besteht darin, das ctypes-Array, das den gemeinsam genutzten Speicher darstellt, in ein NumPy-Array zu konvertieren. Um dies zu erreichen, verwenden wir die frombuffer-Funktion von NumPy. Das resultierende NumPy-Array behält seinen Shared-Memory-Status bei und ermöglicht so einen nahtlosen Zugriff über Prozesse hinweg.

Beispiel

import multiprocessing as mp
import numpy as np

# Create a shared ctypes array
shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, 10)

# Convert the shared array to a NumPy array
np_arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())

# Perform operations on the NumPy array
np_arr[0] = -np_arr[0]
np_arr.sum()

Dieser Ansatz stellt die Funktionalität von ctypes und NumPy bereit, So können Sie mit der Flexibilität von NumPy auf das gemeinsam genutzte Speicherarray zugreifen und es bearbeiten Operationen.

Synchronisation

Die Konvertierung in ein NumPy-Array bietet zwar Zugriff auf NumPy-Operationen, garantiert jedoch keinen synchronisierten Zugriff. Wenn mehrere Prozesse gleichzeitig versuchen, auf den gemeinsamen Speicher zuzugreifen, kann dies zu unerwarteten Ergebnissen führen. Um dies zu verhindern, sollte ein Sperrmechanismus mithilfe von shared_arr.get_lock() implementiert werden.

Zusätzliche Hinweise

• Alternativ könnte man mp.sharedctypes.RawArray verwenden zum Erstellen gemeinsam genutzter Arrays ohne Synchronisierung.
• Ein NumPy-Array mit einer gemeinsam genutzten Speicherunterstützung ist nicht direkt serialisierbar unter Verwendung von Pickle oder anderen Standard-Serialisierungsmethoden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich NumPy-Array-Operationen für gemeinsam genutzten Speicher in der Mehrverarbeitung verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!