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我已经设置了以下测试程序(Python 3.9.5,numpy 1.20.2):
import asyncio
from datetime import datetime
import numpy as np
async def calculate():
print("=== unique")
await asyncio.to_thread(lambda: np.unique(np.ones((2000, 50000)), axis=0))
print("=== sort")
await asyncio.to_thread(lambda: np.sort(np.ones((2000, 50000)), axis=0))
print("=== cumsum")
await asyncio.to_thread(lambda: np.cumsum(np.ones((2000, 100000)), axis=0))
async def ping():
while True:
print("async", datetime.utcnow())
await asyncio.sleep(0.2)
async def main():
p1 = asyncio.create_task(ping())
c = asyncio.create_task(calculate())
await asyncio.wait([p1, c], return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
p1.cancel()
asyncio.run(main())
输出如下:
async 2021-05-21 13:20:16.308948
=== unique
async 2021-05-21 13:20:16.531135
async 2021-05-21 13:20:40.142323
=== sort
async 2021-05-21 13:20:40.343306
async 2021-05-21 13:20:40.543658
async 2021-05-21 13:20:40.743989
async 2021-05-21 13:20:40.944312
async 2021-05-21 13:20:41.144664
async 2021-05-21 13:20:41.345007
=== cumsum
async 2021-05-21 13:20:41.545523
async 2021-05-21 13:20:41.745901
async 2021-05-21 13:20:41.946271
async 2021-05-21 13:20:42.146651
async 2021-05-21 13:20:42.347021
async 2021-05-21 13:20:42.547396
很明显 np.unique
需要大约 23 秒,并且不会像 np.cumsum
和 np.sort 那样被打断
。
如果我对 asyncio.to_thread
和 GIL 的理解是正确的,那么任何在线程中运行的东西都应该被周期性地中断,以至少在一定程度上支持线程程序的多任务处理。 np.sort
和 np.cumsum
的行为支持这一点。 np.unique
中发生了什么以防止该线程被中断?
最佳答案
这是一个棘手的问题 ;-)
问题是 GIL 并没有在 np.unique
调用中实际释放。原因是 axis=0
参数(您可以验证没有它调用 np.unique
释放 GIL 并与 ping
交错调用)。
TLDR; axis
参数的语义对于 np.sort/cumsum
和 np.unique
调用是不同的:而对于 np.sort/cumsum
操作在该轴“中”执行矢量化(即,独立排序多个数组),np.unique
在“沿”该轴的切片上执行,这些切片是非琐碎的数据类型,因此它们需要 Python 方法。
对于 axis=0
,numpy 所做的是它在第一个轴上“切片”数组,创建一个 ndarray
形状为 (2000, 1)
,每个元素都是一个“值的 n 元组”(它的数据类型是单个元素数据类型的数组);这发生在 https://github.com/numpy/numpy/blob/7de0fa959e476900725d8a654775e0a38745de08/numpy/lib/arraysetops.py#L282-L294 .
然后在 https://github.com/numpy/numpy/blob/7de0fa959e476900725d8a654775e0a38745de08/numpy/lib/arraysetops.py#L333 处调用 ndarray.sort
方法.最后调用https://github.com/numpy/numpy/blob/7de0fa959e476900725d8a654775e0a38745de08/numpy/core/src/multiarray/item_selection.c#L1236 ,它试图在 https://github.com/numpy/numpy/blob/7de0fa959e476900725d8a654775e0a38745de08/numpy/core/src/multiarray/item_selection.c#L979 行释放 GIL , 其定义在 https://github.com/numpy/numpy/blob/7de0fa959e476900725d8a654775e0a38745de08/numpy/core/include/numpy/ndarraytypes.h#L1004-L1006 -- 因此仅当类型未声明 NPY_NEEDS_PYAPI
时才会发布 GIL。但是,考虑到此时各个数组元素都是非平凡类型,我假设它们声明了 NPY_NEEDS_PYAPI
(例如,我希望通过 Python 进行比较),并且 GIL 未发布。
干杯。
关于python - np.unique 使用 asyncio.to_thread 阻塞 CPU,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67637741/
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