机器学习任务中的多线程与多进程

在Python中处理计算密集型机器学习 (machine learning)工作流时，了解如何管理并发操作对性能提升非常重要。Python提供了两种主要的内置并发机制：threading（多线程）和multiprocessing（多进程）。选择哪种机制很大程度上取决于您需要加速的任务性质以及Python全局解释器锁（GIL）施加的限制。

理解全局解释器锁（GIL）

在比较线程和进程之前，有必要掌握GIL的原理，尤其是在CPython（最常见的Python实现）环境下。GIL是一个互斥锁（mutual exclusion lock），用于保护对Python对象的访问，即使在多核处理器上，它也阻止多个线程在单个进程内同时执行Python字节码。

这意味着，尽管线程可以并发运行，但在任何给定时刻，只有一个线程可以持有GIL并执行Python字节码。然而，GIL通常在I/O操作期间（例如从文件读取、等待网络响应）或与某些明确释放GIL的C扩展交互时被释放。

多线程（threading模块）

线程是轻量级执行单元，在同一进程内运行。它们共享相同的内存空间，这简化了线程间的数据共享，但也引入了与数据完整性相关的潜在复杂问题（竞态条件）。

• 工作方式： threading模块允许您在Python程序中创建多个线程。操作系统会调度这些线程，但由于CPython中的GIL，无法在多个CPU核心上实现Python字节码的真正并行执行。

• 优势：

  • 开销较低： 创建和管理线程通常比创建进程的开销小。
  • 数据共享简便： 由于线程共享内存，它们之间的数据传递直接明了（但需要仔细的同步）。
  • 适用于I/O密集型任务： 当线程执行I/O操作（例如，下载数据、查询数据库、写入磁盘）时，它通常会释放GIL。这允许其他线程运行，从而在I/O密集型应用中带来性能有明显提升。想象一下同时获取多个数据文件；一个线程等待下载时，另一个线程可以开始自己的请求。

• 劣势：

  • GIL对CPU密集型任务的限制： 对于主要是计算型的任务（例如，使用纯Python代码进行复杂的数值计算，或不释放GIL的大量Pandas操作），多线程在CPython中提供的是并发而不是真正的并行。多个线程将争夺GIL，甚至可能因为锁的开销而导致执行速度比单线程方法更慢。
  • 同步的复杂性： 共享内存需要显式同步机制（如锁、信号量、事件）来防止竞态条件，即多个线程可能尝试同时修改相同数据，从而导致不可预测的结果。

• 机器学习 (machine learning)应用场景：

  • 从多个来源（文件、数据库、API）获取数据批次。
  • 运行涉及大量I/O的预处理步骤（例如，读取图像文件）。
  • 在模型服务API中处理并发请求（其中大部分时间可能花费在等待网络I/O上）。
  • 在训练期间执行日志记录或监控等后台任务。

多进程（multiprocessing模块）

进程是独立的执行单元，拥有自己的内存空间和自己的Python解释器实例。

• 工作方式： multiprocessing模块创建新的进程，每个进程都能够并行运行代码，从而有效地绕过GIL对CPU密集型任务的限制。每个进程都有自己的GIL。

• 优势：

  • CPU密集型任务的真正并行： 由于每个进程都有自己的内存和解释器（以及GIL），multiprocessing允许Python代码充分利用多个CPU核心进行计算密集型操作。
  • 隔离性： 独立的内存空间意味着进程不会直接干扰彼此的数据，从而降低了多线程应用中常见的某些类型错误的风险（尽管通信会增加其自身的复杂性）。

• 劣势：

  • 开销较高： 创建和管理进程比线程更占用资源（内存消耗更高，启动时间更长）。
  • 数据共享复杂： 进程间通信和数据共享需要显式进程间通信（IPC）机制，如队列、管道或共享内存段，这些机制的实现可能比线程中的直接内存访问更慢、更复杂。用于IPC的数据序列化/反序列化会增加开销。

• 机器学习 (machine learning)应用场景：

  • 在大数据集上并行执行计算量大的特征工程步骤。
  • 并行训练多个模型（例如，在超参数 (parameter) (hyperparameter)优化网格搜索或交叉验证期间）。
  • 运行集成方法，其中基本估计器可以独立训练。
  • 特定算法所需的大规模模拟或数值计算。
  • 执行CPU密集型数据预处理或数据增强任务。

多线程与多进程的选择

该选择归结为您机器学习 (machine learning)任务中瓶颈的性质：

1. I/O密集型任务： 如果您的代码大部分时间都在等待外部操作（网络、磁盘、数据库），threading通常是更好的选择。它以较低的开销提供并发性，并且GIL很可能在等待期间被释放，从而允许其他线程继续执行。

2. CPU密集型任务： 如果您的代码受CPU速度限制，并且主要使用Python字节码（或未有效释放GIL的库）进行密集计算，则需要multiprocessing来实现真正的并行并利用多核。这在数值计算、复杂数据转换和模型训练阶段很常见。

下图说明了线程和进程在考虑GIL的情况下如何处理任务的差异：

CPython中多线程与多进程的比较。线程在单一进程内共享内存并争夺同一个GIL，使其适用于I/O密集型任务。进程拥有独立的内存和解释器（每个都有自己的GIL），从而为CPU密集型任务实现真正的并行执行，但通信需要显式IPC。

总结表：

特性	threading	multiprocessing
执行方式	并发	并行
GIL影响	每个进程只有一个GIL，限制CPU并行	每个进程有自己的GIL；绕过限制
内存空间	共享	独立
适用任务	I/O密集型任务	CPU密集型任务
开销	低	高
数据共享	简便（但需要同步）	复杂（需要IPC）
CPU利用率	受GIL限制对Python代码而言	可充分利用多核

选择正确的并发模型是优化Python机器学习应用的重要一步。后续章节将详细说明如何使用multiprocessing、更高级的concurrent.futures抽象以及asyncio来实现专门的异步编程模式。