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快速掌握用python写并行程序,干货满满

python • 3 周前 • 75 次点击  


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  • 2.2 改用GPU处理计算密集型程序

  • 三、用python写并行程序

  • 四、multiprocessing实战

小子今天想来谈谈“并行计算”,作为一个非科班人员,我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了。这就要说下我前几天做的一个作业了,当时我用python写了个程序,结果运行了一天,这个速度可让我愁了,我还怎么优化,怎么交作业啊。于是小子就去各大论坛寻丹问药了,终于让我发现可以用并行计算来最大化压榨电脑的CPU,提升计算效率,而且python里有multiprocessing这个库可以提供并行计算接口,于是小子花1天时间改进程序,终于在规定时间内做出了自己满意的结果,上交了作业。之后,小子对并行计算充满了兴趣,于是又重新在Google上游历了一番,大致弄清了GPU、CPU、进程、线程、并行计算、分布式计算等概念,也把python的multiprocessing耍了一遍,现在小子也算略有心得了,所以来此立碑,以示后来游客。

小子本文分为四部分,一是大数据时代现状,其二是面对挑战的方法,然后是用python写并行程序,最后是multiprocessing实战。

一、大数据时代的现状

当前我们正处于大数据时代,每天我们会通过手机、电脑等设备不断的将自己的数据传到互联网上。据统计,YouTube上每分钟就会增加500多小时的视频,面对如此海量的数据,如何高效的存储与处理它们就成了当前最大的挑战。

但在这个对硬件要求越来越高的时代,CPU却似乎并不这么给力了。自2013年以来,处理器频率的增长速度逐渐放缓了,目前CPU的频率主要分布在3~4GHz。这个也是可以理解的,毕竟摩尔定律都生效了50年了,如果它老人家还如此给力,那我们以后就只要静等处理器频率提升,什么计算问题在未来那都不是话下了。实际上CPU与频率是于能耗密切相关的,我们之前可以通过加电压来提升频率,但当能耗太大,散热问题就无法解决了,所以频率就逐渐稳定下来了,而Intel与AMD等大制造商也将目标转向了多核芯片,目前普通桌面PC也达到了4~8核。

二、面对挑战的方法

咱们有了多核CPU,以及大量计算设备,那我们怎么来用它们应对大数据时代的挑战了。那就要提到下面的方法了。

2.1 并行计算

并行(parallelism)是指程序运行时的状态,如果在同时刻有多个“工作单位”运行,则所运行的程序处于并行状态。图一是并行程序的示例,开始并行后,程序从主线程分出许多小的线程并同步执行,此时每个线程在各个独立的CPU进行运行,在所有线程都运行完成之后,它们会重新合并为主线程,而运行结果也会进行合并,并交给主线程继续处理。


图一、多线程并行

图二是一个多线程的任务(沿线为线程时间),但它不是并行任务。这是因为task1与task2总是不在同一时刻执行,这个情况下单核CPU完全可以同时执行task1与task2。方法是在task1不执行的时候立即将CPU资源给task2用,task2空闲的时候CPU给task1用,这样通过时间窗调整任务,即可实现多线程程序,但task1与task2并没有同时执行过,所以不能称为并行。我们可以称它为并发(concurrency)程序,这个程序一定意义上提升了单个CPU的使用率,所以效率也相对较高。


图二、多线程并发

并行编程模型:

  • 数据并行(Data Parallel)模型:将相同的操作同时作用于不同数据,只需要简单地指明执行什么并行操作以及并行操作对象。该模型反映在图一中即是,并行同时在主线程中拿取数据进行处理,并线程执行相同的操作,然后计算完成后合并结果。各个并行线程在执行时互不干扰。

  • 消息传递(Message Passing)模型:各个并行执行部分之间传递消息,相互通讯。消息传递模型的并行线程在执行时会传递数据,可能一个线程运行到一半的时候,它所占用的数据或处理结果就要交给另一个线程处理,这样,在设计并行程序时会给我们带来一定麻烦。该模型一般是分布式内存并行计算机所采用方法,但是也可以适用于共享式内存的并行计算机。

什么时候用并行计算:

  1. 多核CPU——计算密集型任务。尽量使用并行计算,可以提高任务执行效率。计算密集型任务会持续地将CPU占满,此时有越多CPU来分担任务,计算速度就会越快,这种情况才是并行程序的用武之地。

  2. 单核CPU——计算密集型任务。此时的任务已经把CPU资源100%消耗了,就没必要使用并行计算,毕竟硬件障碍摆在那里。

  3. 单核CPU——I/O密集型任务。I/O密集型任务在任务执行时需要经常调用磁盘、屏幕、键盘等外设,由于调用外设时CPU会空闲,所以CPU的利用率并不高,此时使用多线程程序,只是便于人机交互。计算效率提升不大。

  4. 多核CPU——I/O密集型任务。同单核CPU——I/O密集型任务。

2.2 改用GPU处理计算密集型程序

GPU即图形处理器核心(Graphics Processing Unit),它是显卡的心脏,显卡上还有显存,GPU与显存类似与CPU与内存。

GPU与CPU有不同的设计目标,CPU需要处理所有的计算指令,所以它的单元设计得相当复杂;而GPU主要为了图形“渲染”而设计,渲染即进行数据的列处理,所以GPU天生就会为了更快速地执行复杂算术运算和几何运算的。

GPU相比与CPU有如下优势:

  1. 强大的浮点数计算速度。

  2. 大量的计算核心,可以进行大型并行计算。一个普通的GPU也有数千个计算核心。

  3. 强大的数据吞吐量,GPU的吞吐量是CPU的数十倍,这意味着GPU有适合的处理大数据。

GPU目前在处理深度学习上用得十分多,英伟达(NVIDIA)目前也花大精力去开发适合深度学习的GPU。现在上百层的神经网络已经很常见了,面对如此庞大的计算量,CPU可能需要运算几天,而GPU却可以在几小时内算完,这个差距已经足够别人比我们多打几个比赛,多发几篇论文了。

3.3 分布式计算

说到分布式计算,我们就先说下下Google的3篇论文,原文可以直接点链接去下载:

  • GFS(The Google File System) :解决数据存储的问题。采用N多台廉价的电脑,使用冗余的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。

  • MapReduce(Simplified Data Processing on Large Clusters) :函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。

  • BigTable(Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data) :在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题.

Google在2003~2006年发表了这三篇论文之后,一时之间引起了轰动,但是Google并没有将MapReduce开源。在这种情况下Hadoop就出现了,Doug Cutting在Google的3篇论文的理论基础上开发了Hadoop,此后Hadoop不断走向成熟,目前Facebook、IBM、ImageShack等知名公司都在使用Hadoop运行他们的程序。

分布式计算的优势:

可以集成诸多低配的计算机(成千上万台)进行高并发的储存与计算,从而达到与超级计算机媲美的处理能力。

三、用python写并行程序

在介绍如何使用python写并行程序之前,我们需要先补充几个概念,分别是进程、线程与全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)。

3.1 进程与线程

进程(process):

  • 在面向线程设计的系统(如当代多数操作系统、Linux 2.6及更新的版本)中,进程本身不是基本运行单位,而是线程的容器。

  • 进程拥有自己独立的内存空间,所属线程可以访问进程的空间。

  • 程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例。例如,Visual Studio开发环境就是利用一个进程编辑源文件,并利用另一个进程完成编译工作的应用程序。

线程(threading):

  • 线程有自己的一组CPU指令、寄存器与私有数据区,线程的数据可以与同一进程的线程共享。

  • 当前的操作系统是面向线程的,即以线程为基本运行单位,并按线程分配CPU。

进程与线程有两个主要的不同点,其一是进程包含线程,线程使用进程的内存空间,当然线程也有自己的私有空间,但容量小;其二是进程有各自独立的内存空间,互不干扰,而线程是共享内存空间。

图三展示了进程、线程与CPU之间的关系。在图三中,进程一与进程二都含有3个线程,CPU会按照线程来分配任务,如图中4个CPU同时执行前4个线程,后两个标红线程处于等待状态,在CPU运行完当前线程时,等待的线程会被唤醒并进入CPU执行。通常,进程含有的线程数越多,则它占用CPU的时间会越长。


图三、进程、线程与CPU关系

3.2 全局解释器锁GIL:

GIL是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制,它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核心处理器上,使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。Python的Cpython解释器(普遍使用的解释器)使用GIL,在一个Python解释器进程内可以执行多线程程序,但每次一个线程执行时就会获得全局解释器锁,使得别的线程只能等待,由于GIL几乎释放的同时就会被原线程马上获得,那些等待线程可能刚唤醒,所以经常造成线程不平衡享受CPU资源,此时多线程的效率比单线程还要低下。在python的官方文档里,它是这样解释GIL的:

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

可以说它的初衷是很好的,为了保证线程间的数据安全性;但是随着时代的发展,GIL却成为了python并行计算的最大障碍,但这个时候GIL已经遍布CPython的各个角落,修改它的工作量太大,特别是对这种开源性的语音来说。但幸好GIL只锁了线程,我们可以再新建解释器进程来实现并行,那这就是multiprocessing的工作了。

3.3 multiprocessing

multiprocessing是python里的多进程包,通过它,我们可以在python程序里建立多进程来执行任务,从而进行并行计算。 官方文档 如下所述:

The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads.

我们接下来介绍下multiprocessing的各个接口:

3.3.1 进程process

multiprocessing.Process(target=None, args=())
target: 可以被run()调用的函数,简单来说就是进程中运行的函数
args: 是target的参数
process的方法:
start(): 开始启动进程,在创建process之后执行
join([timeout]):阻塞目前父进程,直到调用join方法的进程执行完或超时(timeout),才继续执行父进程
terminate():终止进程,不论进程有没有执行完,尽量少用。

示例1

from multiprocessing import Process
def f(name):
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',)) # p进程执行f函数,参数为'bob',注意后面的“,”
p.start() # 进程开始
p.join() # 阻塞主线程,直至p进程执行结束

3.3.2 进程池Process Pools

class multiprocessing.Pool([processes])
processes是进程池中的进程数,默认是本机的cpu数量
方法:
apply(func[, args[, kwds]])进程池中的进程进行func函数操作,操作时会阻塞进程,直至生成结果。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])与apply类似,但是不会阻塞进程
map(func, iterable[, chunksize])进程池中的进程进行映射操作
map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
imap(func, iterable[, chunksize]):返回有序迭代器
imap_unordered(func, iterable[, chunsize]):返回无序迭代器
close():禁止进程池再接收任务
terminate():强行终止进程池,不论是否有任务在执行
join():在close()或terminate()之后进行,等待进程退出

示例2

from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5) # 创建有5个进程的进程池
print(p.map(f, [1, 2, 3])) # 将f函数的操作给进程池

3.3.3 Pipes & Queues

multiprocessing.Pipe([duplex])
返回两个连接对象(conn1, conn2),两个连接对象分别访问pipe的头和尾,进行读写操作
Duplex: True(default),创建的pipe是双向的,也即两端都可以进行读写;若为False,则pipe是单向的,仅可以在一端读,另一端写,此时与Queue类似。
multiprocessing.Queue([maxsize])
qsize():返回queue中member数量
empty():如果queue是空的,则返回true
full():如果queue中member数量达到maxsize,则返回true
put(obj):将一个object放入到queue中
get():从队列中取出一个object并将它从queue中移除,FIFO原则
close():关闭队列,并将缓存的object写入pipe

示例

from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4) # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
print result.get(timeout=1) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print pool.map(f, range(10)) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"
it = pool.imap(f, range(10))
print it.next() # prints "0"
print it.next() # prints "1"
print it.next(timeout=1) # prints "4" unless your computer is *very* slow
result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
print result.get(timeout=1) # raises multiprocessing.TimeoutError

3.3.4 进程锁multiprocessing.Lock

当一个进程获得(acquire)锁之后,其它进程在想获得锁就会被禁止,可以保护数据,进行同步处理。
acquire(block=True, timeout=None):尝试获取一个锁,如果block为true,则会在获得锁之后阻止其它进程再获取锁。
release():释放锁

3.3.5 共享内存——Value, Array

共享内存通常需要配合进程锁来处理,保证处理的顺序相同。

multiprocessing.Value(typecode_or_type, *args[, lock])
返回一个ctype对象,
创建c = Value(‘d’, 3.14),调用c.value()
multiprocessing.Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)
返回一个ctype数组,只能是一维的
Array(‘i’, [1, 2, 3, 4])


3.3.6 其它方法

multiprocessing.active_children():返回当前进程的所有子进程
multiprocessing.cpu_count():返回本计算机的cpu数量
multiprocessing.current_process():返回当前进程

3.3.7 注意事项:

  1. 尽量避免共享数据

  2. 所有对象都尽量是可以pickle的

  3. 避免使用terminate强行终止进程,以造成不可预料的后果

  4. 有队列的进程在终止前队列中的数据需要清空,join操作应放到queue清空后

  5. 明确给子进程传递资源、参数

windows平台另需注意:

  • 注意跨模块全局变量的使用,可能被各个进程修改造成结果不统一

  • 主模块需要加上if name == ' main ':来提高它的安全性,如果有交互界面,需要加上freeze_support()

四、multiprocessing实战

process、lock与value尝试:

import multiprocessing as mp
import time
def job(v, num, l):
l.acquire() # 锁住
for _ in range(5):
time.sleep(0.1)
v.value += num # 获取共享内存
print(v.value)
l.release() # 释放
def multicore():
l = mp.Lock() # 定义一个进程锁
#l = 1
v = mp.Value('i', 0) # 定义共享内存
p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要将lock传入
p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
if __name__=='__main__':
multicore()

上述代码即对共享内存叠加5次,p1进程每次叠加1,p2进程每次叠加3,为了避免p1与p2在运行时抢夺共享数据v,在进程执行时锁住了该进程,从而保证了执行的顺序。我测试了三个案例:

  1. 直接运行上述代码输出[1, 2, 3, 4, 5, 8, 11, 14, 17, 20],运行时间为1.037s

  2. 在1的基础上注释掉锁(上述注释了三行),在没有锁的情况下,输出[1, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 15, 14, 16],运行时间为0.53s

  3. 在2的基础上将p1.join()调到p2.start()前面,输出为[1, 2, 3, 4, 5, 8, 11, 14, 17, 20],运行时间为1.042s.

可以发现,没锁的情况下调整join可以取得与加锁类似的结果,这是因为join即是阻塞主进程,直至当前进程结束才回到主进程,若将p1.join()放到p1.start()后面,则会马上阻塞主进程,使得p2要稍后才开始,这与锁的效果一样。

如果如上述代码所示,p1.join()在p2.start()后面,虽然是p1先join(),但这时只是阻塞了主进程,而p2是兄弟进程,它已经开始了,p1就不能阻止它了,所以这时如果没锁的话p1与p2就是并行了,运行时间就是一半,但因为它们争抢共享变量,所以输出就变得不确定了。

pool

import multiprocessing as mp
#import pdb
def job(i):
return i*i
def multicore():
pool = mp.Pool()
#pdb.set_trace()
res = pool.map(job, range(10))
print(res)
res = pool.apply_async(job, (2,))
# 用get获得结果
print(res.get())
# 迭代器,i=0时apply一次,i=1时apply一次等等
multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]
# 从迭代器中取出
print([res.get() for res in multi_res])
multicore()

pool其实非常好用,特别是map与apply_async。通过pool这个接口,我们只有指定可以并行的函数与函数参数列表,它就可以自动帮我们创建多进程池进行并行计算,真的不要太方便。pool特别适用于数据并行模型,假如是消息传递模型那还是建议自己通过process来创立进程吧。

总结

小子这次主要是按自己的理解把并行计算理了下,对进程、线程、CPU之间的关系做了下阐述,并把python的multiprocessing这个包拎了拎,个人感觉这个里面还大有学问,上次我一个师兄用python的process来控制单次迭代的运行时间(运行超时就跳过这次迭代,进入下一次迭代)也是让我涨了见识,后面还要多多学习啊。

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