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python - 有没有一种有效的方法可以在 python 的多处理中共享只读稀疏矩阵

coder 2023-08-22 原文

我发现很多类似的问题，但没有答案。对于简单数组，有 multiprocessing.Array。对于稀疏矩阵或任何其他任意对象，我找到了 manager.namespace。所以我尝试了下面的代码:

from scipy import sparse
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing
import functools

def myfunc(x,ns):
    return ns.A[x,:]*ns.A*ns.A[:,x]

manager = multiprocessing.Manager()
Global = manager.Namespace()
pool=Pool()
Global.A=sparse.rand(10000,10000,0.5,'csr')
myfunc2=functools.partial(myfunc,ns=Global)
r=pool.map(myfunc2, range(100))

代码有效但效率不高。 16 名 worker 中只有 4 名实际在工作。原因是，我猜，经理一次只允许一名 worker 访问数据。由于数据是只读的，所以我真的不需要锁。那么有没有更有效的方法来做到这一点？

p.s.，我看到有人在谈论写时复制 fork()。我真的不明白它是什么，但它不起作用。如果我先生成 A 然后执行 Pool()，每个进程都会有一个 A 的副本。

提前致谢。

最佳答案

Namespace 对象的属性仅在出现时更新 explicitly assigned to .给出了很好的解释here .

编辑:查看实现(在multiprocessing/managers.py 中)，它似乎没有使用共享内存。它只是腌制对象并在请求时将它们发送给 child 。这可能就是为什么需要这么长时间。

您是否有机会创建一个工作线程数超过您的 CPU 内核数的池？ (即使用 Pool 构造函数的 processes 参数。)这通常不是一个好主意。

您还可以尝试其他一些事情；

  • 将稀疏矩阵写入文件，让每个工作进程读取该文件。操作系统可能会将文件放入其缓冲区缓存中，因此其性能可能比您想象的要好得多。
  • 一个可能的改进是通过 mmap 模块使用内存映射文件。

关于python - 有没有一种有效的方法可以在 python 的多处理中共享只读稀疏矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19779245/

python稀疏multiprocessingsectioncode

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