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マルチプロセッシングで大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を効率的に共有するにはどうすればよいですか?

Nov 03, 2024 am 12:10 AM

How Can I Efficiently Share Large In-Memory Arrays in Multiprocessing?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ オブジェクト

マルチプロセッシング アーキテクチャ內(nèi)で大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を利用する場合、メモリ消費の懸念に直面するのが一般的です。これらの配列を複數(shù)のプロセスにコピーすると、非常に非効率になる可能性があります。

読み取り専用の共有配列

NumPy 配列などの読み取り専用のメモリ內(nèi)配列の場合、コピーUnix などのオペレーティング システムに存在する -on-write fork() セマンティクスが解決策を提供します。配列が存続期間中変更されないままであれば、追加のメモリ割り當てなしで子プロセス間で配列を共有できます。これを?qū)g現(xiàn)するために、コードに特別な変更を加える必要はありません。

大規(guī)模な配列に対する効率的なアプローチ

大規(guī)模な配列の場合、効率的なアプローチは、それらを構(gòu)造化配列にパックすることです。 (NumPy 配列など)、それらを共有メモリに保存し、multiprocessing.Array でラップして、必要な関數(shù)に渡します。このアプローチにより、メモリのオーバーヘッドが最小限に抑えられます。

書き込み可能な共有オブジェクト

書き込み可能な共有オブジェクトが不可欠な場合は、同期またはロックのメカニズムが必要になります。マルチプロセッシングには、共有メモリ (単純な値、配列、または ctype に適しています) または Manager プロキシの 2 つのオプションがあります。 Manager プロキシは 1 つのプロセスにメモリの所有権を付與し、他のプロセスは調(diào)停を通じてそのメモリにアクセスします。

共有メモリに関する考慮事項

Manager プロキシのアプローチは任意の Python オブジェクトに対応しますが、問題が発生する可能性があります。シリアル化および逆シリアル化のオーバーヘッドによるパフォーマンスの低下。コピーオンライト fork() を使用しても、共有メモリ操作に関連するオーバーヘッドが依然として存在する可能性があることを認識することが重要です。

代替ライブラリ

マルチプロセッシングを超えて, Python では、多數(shù)の並列処理ライブラリとアプローチが利用可能です。要件がマルチプロセッシングの機能を超えている場合は、代替ライブラリを検討することが有益であることが判明する可能性があります。

以上がマルチプロセッシングで大規(guī)模なメモリ內(nèi)配列を効率的に共有するにはどうすればよいですか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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PythonでAPI認証を処理する方法 PythonでAPI認証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

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Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip()関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest()を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

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