Python:使用线程求解多个线性系统

Question

我尝试用python和scipy来解决多个线性系统。谈到python线程，我绝对是个初学者。我有附加的代码，提炼我要完成的。这段代码可以工作，但是执行时间实际上随着totalThreads的增加而增加。我的猜测是spsolve被视为一个关键部分，实际上并不是同时运行的。在

我的问题如下：

• spsolve线程安全吗？在
• 如果spsolve是阻塞的，有没有办法绕过它？在
• 有没有另一个线性求解器包，我可以使用它的并行性更好？在
• 有没有更好的方法来编写这个代码段来提高性能？在

我一直在网上寻找答案，但没找到。也许，我只是用错了关键词。谢谢大家的帮助。在

    def Worker(threadnum, totalThreads):
        for i in range(threadnum,N,totalThreads):
           x[:,i] = sparse.linalg.spsolve( A,  b[:,i] )

    threads = []
    for threadnum in range(totalThreads):
        t = threading.Thread(target=Worker, args=(threadnum, totalThreads))
        threads.append(t)
        t.start()

    for threadnum in range(totalThreads): threads[threadnum].join()

Answer 1

首先，您应该了解，与直觉相反，Python的线程模块不允许您利用多核。这是由于一种称为全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的东西，它是标准cPython实现的关键部分。更多信息请参见此处：What is a global interpreter lock (GIL)?

您应该考虑改用multiprocessing模块，它通过旋转多个独立的Python进程来绕过GIL。这有点难处理，因为不同的进程有不同的内存空间，所以不能只在所有进程之间共享一个线程安全对象，并期望该对象在所有进程之间保持同步。下面是对多处理的一个很好的介绍：http://www.doughellmann.com/PyMOTW/multiprocessing/