Pythonのマルチプロセッシングモジュールをcvxoptパッケージと共に使用する

Question

documentationで言及されていない凸最適化の問題が、cvxopt packageで発生しました。誰が原因なのか、それを回避する方法が分かっているのだろうか。

のインスタンスを使用するPythonプログラムでimport cvxoptを実行すると、プロセスを並列で実行できなくなるという問題があります。彼らは自動的に同期するようです。これは、実際にプログラムによってcvxopt関数が使用されているかどうかにかかわらず発生します。単にパッケージをインポートするだけでこの効果が得られます。

例：

# import cvxopt 
from multiprocessing import Queue, Process 

def compute(queue): 
    """ 
    Pick integers from a queue and perform some useless 
    calculations on them just to keep the CPU busy. 
    """ 
    total = 0 
    while True: 
     item = queue.get() 
     if item is None: 
      break 
     for i in range(item): 
      total += i 

if __name__ == '__main__': 
    queue = Queue() 
    procs = [] 
    for i in range(4): 
     proc = Process(target = compute, 
         args = (queue,)) 
     proc.start() 
     procs.append(proc) 

    for i in range(100000): 
     queue.put(i) 
    for proc in procs: 
     queue.put(None) 
    for proc in procs: 
     proc.join() 

上記のスクリプトは、メインプログラムと並列に実行されている4つのプロセスを開始します。 4つのコアを持つマシンでは、4つのプロセスがあり、それぞれがCPUの100％を占めています。

ただし、開始時にimport cvxoptステートメントのコメントを外すと、各プロセスは、他のプロセスと同期されているかのように、CPUのわずか25％を占有してしまいます。

私は両方の説明と回避策に興味があります。私が見落とした文書に明らかな説明がある場合は、お詫び申し上げます。

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私はこの下を実行しています

に環境を問題を再現する方法についての詳細は、Linux 3.5.0（Ubuntuの12.10分布）、とPython 3.2.3です。

1. はmatplotlibの1.2.1をインストールします（それがcvxoptサンプルスクリプトの多くで使用されているpylabを備えているので、私はこれをした、これは実際の要件である場合、私はわからないよ。）：これは私がcvxoptをインストールする方法です。私はthis tar.gz packageを使って、sudo python3 setup.py installをインストールしました。

2. インストールBLASおよびATLAS

   sudo apt-get install libblas-dev libblas3 libatlas-base-dev libatlas3-base libblas-test libopenblas-base libopenblas-dev 
   

   上記はおそらく必要以上ですが、それが何か問題を起こした場合、私は驚かれることと思います。

3. tar.gzパッケージfrom hereとsudo python3 ./setup.py installを使用してインストールされたcvxopt 1.1.6。

Answer 1

多分、Python GILとは何か関係がありますか？

参照：http://comments.gmane.org/gmane.comp.python.scientific.user/15678