파이썬에서 공유 메모리 객체를 사용한 병렬 처리

2024-07-27

공유 메모리 객체는 여러 프로세스가 동시에 액세스하고 수정할 수 있는 메모리 영역입니다. 이는 프로세스 간 데이터 복사를 피함으로써 성능을 향상시키고 코드를 단순화하는 데 도움이 됩니다.

파이썬에는 공유 메모리 객체를 만들고 관리하기 위한 여러 라이브러리와 도구가 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 라이브러리 중 일부는 다음과 같습니다.

multiprocessing.shared_memory: 이 모듈은 SharedMemory 클래스를 제공하며, 이 클래스를 사용하여 새 공유 메모리 블록을 만들거나 기존 블록에 연결할 수 있습니다.
numpy.lib.sharedmemory: 이 모듈은 SharedMemoryArray 클래스를 제공하며, 이 클래스를 사용하여 NumPy 배열을 공유 메모리에 저장할 수 있습니다.
joblib: 이 라이브러리는 공유 메모리 객체를 포함하여 다양한 병렬 처리 기능을 제공합니다.

다음은 multiprocessing.shared_memory 모듈을 사용하여 공유 메모리 객체를 만드는 방법의 간단한 예입니다.

import multiprocessing

# 10 개의 float 값을 저장할 수 있는 공유 메모리 블록 만들기
shm = multiprocessing.shared_memory.SharedMemory(name="my_shm", size=10 * 4)

# 공유 메모리에 액세스할 수 있는 NumPy 배열 만들기
array = np.ndarray(shm.buf, dtype=np.float32)

# 다른 프로세스에서 공유 메모리에 액세스
manager = multiprocessing.Manager()
other_array = manager.sharedmemory(shm.name)
other_array = np.ndarray(other_array.buf, dtype=np.float32)

# 첫 번째 프로세스에서 배열에 데이터 채우기
array[:] = range(10)

# 두 번째 프로세스에서 배열 값 출력
print(other_array)

이 예에서는 첫 번째 프로세스가 SharedMemory 객체를 만들고 np.ndarray를 사용하여 공유 메모리에 액세스할 수 있는 NumPy 배열을 만듭니다. 그런 다음 manager.sharedmemory를 사용하여 두 번째 프로세스가 동일한 공유 메모리에 액세스할 수 있는 또 다른 NumPy 배열을 만듭니다. 마지막으로 첫 번째 프로세스는 배열을 0에서 9까지의 숫자로 채우고 두 번째 프로세스는 배열의 내용을 출력합니다.

공유 메모리 객체는 병렬 처리 응용 프로그램에서 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이지만 올바르게 사용하지 않으면 문제가 발생할 수 있습니다. 공유 메모리 객체를 사용할 때 다음 사항을 기억하는 것이 중요합니다.

동기화: 여러 프로세스가 동시에 공유 메모리 객체를 액세스하려는 경우 데이터 손상을 방지하기 위해 동기화를 사용해야 합니다.
보안: 공유 메모리 객체는 다른 프로세스에서 쉽게 액세스할 수 있으므로 민감한 데이터를 저장하는 데 사용해서는 안 됩니다.
오류 처리: 공유 메모리 객체에 액세스할 때 오류가 발생할 수 있으므로 오류를 처리하는 코드를 작성해야 합니다.

예제 코드: `numpy`를 사용한 공유 메모리 객체를 통한 배열 계산

코드:

import numpy as np
import multiprocessing

def worker(shared_array, start, end):
    """
    공유 배열의 일부를 계산합니다.

    Args:
        shared_array (numpy.ndarray): 공유 메모리 배열
        start (int): 계산을 시작할 인덱스
        end (int): 계산을 종료할 인덱스

    Returns:
        None
    """
    for i in range(start, end):
        shared_array[i] = np.sin(i)

if __name__ == "__main__":
    # 공유 메모리 배열 만들기
    size = 10000
    shared_array = np.ndarray(size, dtype=np.float32, create=True)

    # 작업자 프로세스 시작
    num_workers = 4
    start_indices = np.arange(0, size, size // num_workers)
    end_indices = start_indices + size // num_workers
    processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_array, start, end))
                for start, end in zip(start_indices, end_indices)]

    # 모든 프로세스 시작
    for p in processes:
        p.start()

    # 모든 프로세스 종료 대기
    for p in processes:
        p.join()

    # 결과 출력
    print(shared_array)

설명:

worker 함수는 공유 메모리 배열의 일부를 계산하도록 설계되었습니다.
shared_array는 numpy.ndarray를 사용하여 size 크기의 공유 메모리 배열로 만들어집니다.
num_workers는 작업자 프로세스의 수를 설정합니다.
start_indices와 end_indices는 각 작업자 프로세스가 계산해야 할 배열의 범위를 정의합니다.
각 작업자 프로세스는 worker 함수를 호출하여 배열의 지정된 범위를 계산합니다.
main 프로세스는 모든 작업자 프로세스를 시작하고 종료될 때까지 기다립니다.
마지막으로 결과 배열이 출력됩니다.

이 예제는 공유 메모리 객체를 사용하여 배열을 병렬 처리하는 방법을 보여주는 간단한 예일 뿐입니다. 실제 응용 프로그램에서는 더 복잡한 계산과 데이터 구조를 사용할 수 있습니다.

주의:

공유 메모리 객체는 여러 프로세스가 동시에 액세스할 수 있으므로 데이터 손상을 방지하기 위해 동기화를 사용해야 합니다.
이 코드는 예시일 뿐이며 실제 프로덕션 환경에서 사용하기 전에 테스트해야 합니다.

파이썬에서 병렬 처리를 위한 공유 메모리 객체 대체 방법

따라서 상황에 따라 공유 메모리 객체의 대체 방법을 고려해야 할 수도 있습니다. 몇 가지 대안은 다음과 같습니다.

큐 (Queues):

multiprocessing.Queue 또는 concurrent.futures.Queue와 같은 큐는 프로세스 간 데이터 전송을 위한 비동기 방식을 제공합니다.
장점:
- 공유 메모리 객체보다 간단하고 사용하기 쉬움
- 데이터 손상 위험이 적음
- 여러 프로세스 간에 다양한 유형의 데이터를 전송하는 데 유용
단점:
- 공유 메모리 객체만큼 빠르지 않음
- 대규모 데이터 전송에는 비효율적일 수 있음

메시지 전달 (Message Passing):