Q&A
もっとも一般的なやり方。
https://docs.python.org/ja/3/library/asyncio.html
Pythonで複数の関数を物理的に(本当に)『同時に』実行させたいですけれども、
可能であれば、もっとも一般的なやり方を教えてください。
よろしくお願いいたします。
完全な同時は無理だと思います。どうしてもやるなら並列処理で調べればいいと思います。
処理時間を測定したいだけならdatetimeをそれぞれの関数の間に挟んであげればいいだけです。
どういうことがしたくてその質問をしたのか、ってのを説明しよう。
同時に、というのがどういう解釈かによって答えは変わろうかとおもいます
> どういうことがしたくてその質問をしたのか
一つの部品の上に同じパーツが幾つかあります。
各パーツの検査時間が同じなので、これらのパーツ検査は厳密に同時に行われれば、検査時間が短縮でき、検査ラインの稼働能率が数倍アップできますね。 『ＣＰＵタイムシェアリング』的な『同時』であれば、検査全体時間が短縮できないので意味がありません。
関数が仮に同時に動いてもハードやドライバの制限があるでしょう。
場合によっても問題になりますね。
純粋な計算ソフトなので、ハードディスクアクセスの衝突以外考えなくても大丈夫です。
《もっとも一般的なやり方》ありがとうございます。
Python にスレッド以上のリアルタイム性を求めるのは無理があります。複数の CPU や GPU を同時に動かせるよう、アセンブラを使ってください。全部アセンブラで書かなくても、クリティカルな部分だけ書いて Python から呼び出せばいいでしょう。
自分で作るのが難しければ、プロに有料で頼むのが良いと思います。
python側でどんなにガンバって並列化しても、どのCPUコアにどのスレッドをいつ割り当てるのかはOS次第なので、
> 物理的に(本当に)『同時に』実行
を「確実に」行うのは、Windowsとかの汎用OSでは無理だと思います
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/spv/1105/23/news003.html
とかで解説されてるマルチコア対応リアルタイムOSを使って、
コア数≧タスク数
の場合に各コアに一つずつタスクを割り当てたら、「本当に同時に実行」が「確実に」できるかもしれませんが、そういう開発をやった経験が無いので、タスク起動のタイミングのバラツキが無視できるくらい小さいのか、とかよく分かりません
回答2件
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ベストアンサー
投稿2022/05/17 05:52
総合スコア12763
貴重な情報ありがとうございます。
マルチプロセスに馴染みが薄いで、もしかして
マルチプロセスのほうは各プロセスが独立していて、ＣＰＵタイムシェアリングという事はしないでしょうか。或いはできるだけ物理的なマルチコアに均等にタスクを分配してくれるのでしょうか。
コアに実際のプロセスを割り当てるのはOSの仕事です。
特にWindowsやLinuxのような汎用のOSでは、そのプロセスがどのように コアに割り当てられて実行されるのかをこちらから指定することはできません。2つのプロセスを生成しても、それらが1うのCPUで交互に実行されてしまうかもしれません。
って、読んでみると、他の方も同じことを書いてますね。
> 各パーツの検査時間が同じなので、これらのパーツ検査は厳密に同時に行われれば、検査時間が短縮でき、検査ラインの稼働能率が数倍アップできますね。 『ＣＰＵタイムシェアリング』的な『同時』であれば、検査全体時間が短縮できないので意味がありません。
この程度の話であれば、マルチスレッド/マルチプロセスで充分に速度の向上が望めると思います。
どれくらい向上させられるかについては、プロセス(コア)数よりも、それ以外の要因の方が問題になるだろおうと思います。たとえば、PCと検査をするパーツの間の通信とか。
ごめんなさい！
やはり私の説明が下手だったんで、改めて具体的な実例で説明したいと思います。
工業オンライン部品検査画像（中に異なるパーツの画像がある）をパソコンのメモリに既に取り込んだ前提で、
その画像を異なるパーツの画像別に分割して、それぞれ独立に画像検査(= 画像認識＋画像処理)を行いたいのです。
【画像検査の間、共通なアクセス対象となるパソコンメモリのほか、リソースの衝突がないと考えられます。】
Q1: その『独立な画像検査』処理を最大限に『厳密に』同時に実行したい場合、マルチスレッドよりマルチプロセスのほうは有利でしょうか。（あくまでも可能な限りの話）
Q2: それに、CPUコアを指定してマルチスレッドやマルチプロセスを実行できるのでしょうか。
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『ＣＰＵタイムシェアリング』的な『同時』であれば、検査全体時間が短縮できないので意味がありません。
という用途であるなら、pythonを使うって段階で不可能です。
というより、WindowsやらLinuxやらのOS上でどーこーしようとしてるのが間違いですね。
いかにスレッドで分けようとマルチタスクにしようと、個々の処理の実行時間を厳密に規定するのは不可能です
これをするなら、多数のMCUを並列に動かせて、タイムベース信号で同期的に実行させるってテぐらいしかなかろうかと。
投稿2022/05/17 22:40
総合スコア87774
お返答ありがとうございます。
＞個々の処理の実行時間を厳密に規定する
というニーズではなく、本質的に幾つかの関数(処理)を別別のCPUコアに実行させたいのです。
マルチスレッドかマルチプロセスでこのような事を実現する方法を教えていただけませんか。
なんか言ってることが変わってきてますが、たとえなんとかして別のコアで同時に実行させたところで、各パーツの検査のアクション（パラレルIO？シリアル通信？）のリソースは一つしか無いので、そこで必ず操作時間はずれます。
はやいはなし、不可能だ、ということになろうかと思います
ごめんなさい！
やはり私の説明が下手だったんで、改めて具体的な実例で説明したいと思います。
工業オンライン部品検査画像（中に異なるパーツの画像がある）をパソコンのメモリに既に取り込んだ前提で、
その画像を異なるパーツの画像別に分割して、それぞれ独立に画像検査(= 画像認識＋画像処理)を行いたいのです。
【画像検査の間、共通なアクセス対象となるパソコンメモリのほか、リソースの衝突がないと考えられます。】
Q1: その『独立な画像検査』処理を最大限に『厳密に』同時に実行したい場合、マルチスレッドよりマルチプロセスのほうは有利でしょうか。（あくまでも可能な限りの話）
Q2: それに、CPUコアを指定してマルチスレッドやマルチプロセスを実行できるのでしょうか。
Q1: 処理内容からすると、入出力を伴わないCPU boundな処理になるので、マルチスレッドでなくマルチプロセスでないこ効果が出にくいでしょう。(これについてはGlobal Interpreter Lock(GIL)を確認してみてください。)
Q2: pythonに限らず、WindowsやLinux・MacでCPUコアを指定してプロセスを動作させることはできませんし、
とあるタスクがあるコア上のプロセスとして開始したとしても、そのプロセスがそのコア上で動き続ける保証もありません。(たぶん中断されて他に移されます。)
全体の構成がどうなっているかにもよりますけど、2並列にすると処理時間は半分近くになって、10並列だと10分の1にはほど遠いって感じですかね。(感じかたはそれぞれでしょうけど)
事前にはっきりした効果がわからないと動きにくいのかもしれませｓが、まずはやってみるのがいいのではないかと思います。
僕はいつもそんな感じですね。
そういう質問の前提条件は質問文を編集してそっちの方に書こう
元質問とあまりに話が変わりすぎてます
他の方が回答されてますが、全くその通りで、本気でそういうことをしたいなら、WindowsとかLinuxを使わずに、ベアメタルでやらんとどーしよーもないんじゃないかとも思えます
＃そもそも別のコアで同時に実行できている、という検証をすることはできるんだろうか。。
自分の回答の質問欄に書いたつもりでした。 よごしちゃってすみません。
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