Numpy Python多进程比单进程慢的原因

在本文中，我们将介绍为什么在使用Numpy Python多进程时会比单进程耗费更多的时间。

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多进程的优缺点

使用多进程可以显著提高程序的效率，减少运行时间。但有时运行时间会变得更长，甚至比单进程还要慢。这一现象常出现在使用Numpy Python中的多进程。

多进程的优点主要在于它可以将大型任务划分为多个子任务，每个子任务都可以在不同的CPU核心上执行，从而提高整个程序的执行效率。在处理大量数据时，多进程有明显的优势。但多进程的缺点也是显而易见的，如多个进程之间的通信成本较高、在进程间传递大量数据会消耗更多的时间等。

Numpy的多进程实现

在Numpy Python中，可以使用Multiprocessing模块实现多进程。Multiprocessing是Python中的一个标准库，提供了通信、共享内存、进程锁等一系列高级API，用于支持多进程编程。可以使用Spawn模式（默认值）或Fork模式开启多进程。但对于耗费时间长、计算量大的任务，多进程执行效率的提升可能并不明显，这可能会造成额外的资源浪费。

示例代码如下：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool
from functools import partial

def func(a, b):
    return np.dot(a, b)

def main():
    pool = Pool(processes=4)
    a = np.random.rand(50000, 100)
    b = np.random.rand(100, 50000)
    f = partial(func, a)
    c = pool.map(f, [b[:, i] for i in range(b.shape[1])])
    d = np.vstack(c)
    pool.close()
    pool.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码中，我们使用了多进程加速了两个随机矩阵的点积计算（总共约2.5亿次计算），使用4个进程，使用了partial函数绑定了其中一个矩阵（a），然后把另一个矩阵（b）分成4列分别处理，最后再将4个结果堆叠起来。这个例子虽然并不是最优的，但是它提供了一个可行的操作模板。

多进程耗时的原因

多进程计算速度慢的原因有很多，主要有以下几点：

进程之间数据传输或通信成本高

多进程计算时通常需要多个进程之间进行数据传输或通信，这会消耗时间。例如，在不使用多进程的情况下，当所有数据存储在同一进程的内存中时，对数据进行处理的速度可能会更快，因为在这种情况下不需要数据传输。但是，在使用多进程时，必须对数据进行拆分或划分，并且可能需要进行复杂的数据交换和通信操作。这些额外的操作会消耗更多的时间。

进程启动和结束的时间成本

如果任务太小，进程的启动和结束的时间成本可能会超过计算本身的时间成本。因此，在这种情况下，单进程可能会更快。

全局解释器锁（GIL）

在Python中，存在全局解释器锁（GIL），用于防止多个线程同时访问共享内存资源。这意味着，在多线程Python中，每个Python进程只能执行一个线程，而不是并行执行多个线程。这也是Numpy Python多进程运行速度变慢的一个原因，因为它需要在同一时间内执行多个线程，但由于GIL的存在，Python只能在单个线程上执行。