在深度学习学习中，一般模型的训练和模型部署，都是单模型单卡实现的，如果在业务中同一时间传入到模型的数据很多，一时间模型处理数据预测，通常来说就是一个接一个处理，第一个数据处理完预测，下一个数据进来（队列的形式），

这样的部署，在业务上预测延迟很大的。

在深度学习多进程GPU的部署方法是使用FastAPI，先把程序封装成服务API接口，在用uvicorn实现多进程调用，每一个进程在一个GPU上运行。

再了解如何用深度学习部署多进程之前，先学习一下，python中多进程多线程是如何实现以及原理的

python多进程多线程

如何理解进程和线程的关系呢，以显卡为例子，这是名人堂3080Ti显卡，16线程。显卡在电脑中的作用就是画面显示图像渲染，在一些游戏中我们显示器看到的所有东西都是通过显卡来实现的，说白了显卡就好比画家。

游戏中每一帧画面，就好比是一个进程（画一张画），那画中的这些内容就是由画家来完成也就是线程来完成，16线程就代表有16个画家一起同时来完成这一帧的画。

所以说一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程

多线程

python中的多线程主要使用到 threading 这个库

常用的操作方法

获取已激活的线程数

import threading
threading.active_count()
#output:1

查看所有线程信息

threading.enumerate()
#output:[<_MainThread(MainThread, started 14073601193474)>]

返回当前正在运行的线程

threading.current_thread()
• 1

创建线程

import threading
import time
def function(arg):
    time.sleep(1)
    print('thread '+str(arg)+" running....")
if __name__ == '__main__':
  #创建十个线程
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=function, args=(i,))
        #线程启动start()
        t.start()

Tread函数参数如下：

threading.Thread(self, group=None, target=None, name=None,args=(),kwargs=None, *, daemon=None)

group：用于扩展
target：线程调用的程序
name：设置线程的名字
args和kwargs代表调用程序target的参数列表和关键字参数

join

线程和线程之间也可能会出现矛盾的，还是以画画为列子，二个画家同时画一幅画，有一个部分是需要画家A先上完一层颜色，在由画家B在A的基础上完成点缀的，但画家B没等画家A上色完，就已经在点缀了，导致画出来的东西不对。

这种情况，就需要我们去控制线程与线程之间的运行的前后顺序了，就用到Thread类的常用方法：join([timeout])

join：调用该方法将会使主调线程堵塞，直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型，表示超时时间，如果未提供该参数，那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束。

不加join的情况

import time
import threading
def painting():
    time.sleep(3)
    print('Artist A ends painting:',time.strftime('%H:%M:%S'))
    time.sleep(1)
    print('Artist B starts painting', time.strftime('%H:%M:%S'))
    time.sleep(3)
print('Artist A starts painting',time.strftime('%H:%M:%S'))
t = threading.Thread(target=painting)
t.start()
# 确保线程t已经启动
print('Artist B ends painting',time.strftime('%H:%M:%S'))

加join的情况

import time
import threading
def painting():
    time.sleep(3)
    print('Artist A ends painting:',time.strftime('%H:%M:%S'))
    time.sleep(1)
    print('Artist B starts painting', time.strftime('%H:%M:%S'))
    time.sleep(3)
print('Artist A starts painting',time.strftime('%H:%M:%S'))
t = threading.Thread(target=painting)
t.start()
t.join()
# 确保线程t已经启动
print('Artist B ends painting',time.strftime('%H:%M:%S'))

lock

也有可能线程之间，因为同一资料还吵架，比如二个画家同时都要用这个同一种颜料，二个人打起来了。

lock在不同线程使用同一共享内存时，能够确保线程之间互不影响，使用lock的方法是，在每个线程执行运算修改共享内存之前，执行lock.acquire()将共享内存上锁，确保当前线程执行时，内存不会被其他线程访问，执行运算完毕后，使用lock.release()将锁打开，保证其他的线程可以使用该共享内存。

不使用lock

import threading
def Artist_A():
    global pigment
    for i in range(10):
        pigment+=1
        print('Number of paints used by artist A',pigment)
def Artist_B():
    global pigment
    for i in range(10):
        pigment+=1
        print('Number of paints used by artist B',pigment)
if __name__== '__main__':
    pigment=0
    t1=threading.Thread(target=Artist_A)
    t2=threading.Thread(target=Artist_B)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

使用lock

import threading
def Artist_A():
    global pigment,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        pigment+=1
        print('Number of paints used by artist A',pigment)
    lock.release()
def Artist_B():
    global pigment,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        pigment+=1
        print('Number of paints used by artist B',pigment)
    lock.release()
if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    pigment=0
    t1=threading.Thread(target=Artist_A)
    t2=threading.Thread(target=Artist_B)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

多进程

进程与线程的使用方法类似，都有start(),join(),lock()的调用方法

导入模块

import multiprocessing 
m1 = multiprocessing.Process(target=function,args)

在进程中，如果我们的执行的function有return返回值时，如果存储，如何使用有二种方法：用队列和进程池

队列

队列存储获取，通过put()存储，get()获取

import multiprocessing as mp
import threading as td
def function(q,num):
    res =0
    for i in range(num):
        res += i
    q.put(res)
def multi():
    q = mp.Queue()
    m1 = mp.Process(target=function,args=(q,5))
    m2 = mp.Process(target=function,args=(q,5))
    m1.start()
    m2.start()
    m1.join()
    m2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('multi:', res1 + res2)
multi()

进程池

进程池类似于一个机器学习黑盒子，我们把参数function的参数给黑盒子，黑盒子输出返回值。

导入模块

创建几个进程process

import multiprocessing as mp
pool =mp.Pool(process=2)

常见的三种使用进程池的方法：map、apply、apply_async

map

map规定线程池执行的任务

result = pool.map(function,args)
• 1

function：执行的程序函数
args：传入的参数

apply

apply阻塞主进程, 并且一个一个按顺序地执行子进程, 等到全部子进程都执行完毕后 ,继续执行 apply()后面主进程的代码

什么是主程序和子程序，使用进程封装起来的target封装起来的就是子程序，其余的就是主程序。

import time
import multiprocessing
def Painting(num):
    print("Number of paints used by artist", num)
    time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    print('Artist starts painting ')
    # 记录一下开始执行的时间
    start_time = time.time()
    # 创建三个子进程
    pool = multiprocessing.Pool(3)
    for i in range(3):
        pool.apply(Painting, [i])
    print('Artist ends painting',time.time() - start_time)
    pool.close()
    pool.join()

apply_async

apply_async() 非阻塞异步的, 他不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 他会根据系统调度来进行进程切换。

CPU在执行第一个子进程的时候, 还没等第一个子进程结束, 系统调度到了按顺序调度到了第二个子进程, 以此类推, 一直调度运行子进程, 一个接一个地结束子进程的运行, 最后运行主进程,

import time
import multiprocessing
def Painting(num):
    print("Number of paints used by artist", num)
    time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    print('Artist starts painting ')
    # 记录一下开始执行的时间
    start_time = time.time()
    # 创建三个子进程
    pool = multiprocessing.Pool(3)
    for i in range(3):
        pool.apply_async(Painting, [i])
    print('Artist ends painting',time.time() - start_time)
    pool.close()
    pool.join()

多进程多线程对比time

具体用法看下面列子

import multiprocessing as mp
import threading as td
import time
def function(q,num):
    res =0
    for i in range(num):
        res += i
    q.put(res)
def multi():
    q = mp.Queue()
    m1 = mp.Process(target=function,args=(q,5))
    m2 = mp.Process(target=function,args=(q,5))
    m1.start()
    m2.start()
    m1.join()
    m2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('multi:', res1 + res2)
def thread():
    q = mp.Queue() # thread可放入process同样的queue中
    t1 = td.Thread(target=function, args=(q,5))
    t2 = td.Thread(target=function, args=(q,5))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('thread:', res1 + res2)
def normal():
    res = 0
    for _ in range(2):
        for i in range(5):
            res += i     
    print('normal:',res)
def run_time(f):
    start = time.time()
    f()
    end = time.time()
    print('running time',end-start)
if __name__=="__main__":
    run_time(multi)
    run_time(thread)
    run_time(normal)

时间消耗顺序：普通<多线程<多进程

不同的程序任务消耗的时间可能不同的，谁的消耗时间越短不确定的

subprocess

subprocess 模块允许我们启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值，大白话说：我们可以通过它，在python的代码中就可以执行linux操作系统的一些命令比如说“ls -la”等。

之前的版本还有subprocess.call()，subprocess…check_call()和subprocess…check_output()这些函数，python3.5版本之后，这些函数都被subprocess.run代替了

subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, capture_output=False, shell=False, cwd=None, timeout=None, check=False, encoding=None, errors=None, text=None, env=None, universal_newlines=None)

args：执行的linux命令。必须是一个字符串，字符串参数列表

stdin、stdout 和 stderr：子进程的标准输入、输出和错误。其值可以是 subprocess.PIPEsubprocess.DEVNULL、一个已经存在的文件描述符、已经打开的文件对象或者 None。subprocess.PIPE 表示为子进程创建新的管道。subprocess.DEVNULL 表示使用 os.devnull。默认使用的是 None，表示什么都不做。另外，stderr 可以合并到 stdout 里一起输出。

timeout：设置命令超时时间。如果命令执行时间超时，子进程将被杀死，并弹出 TimeoutExpired 异常。

check：如果该参数设置为True，并且进程退出状态码不是 0，则弹出CalledProcessError异常。

encoding: 如果指定了该参数，则 stdin、stdout 和 stderr 可以接收字符串数据，并以该编码方式编码。否则只接收 bytes 类型的数据。

shell：如果该参数为 True，将通过操作系统的 shell 执行指定的命令。

Popen()

Popen 是 subprocess的核心，子进程的创建和管理都靠它处理。

Popen类的常用的方法有:

poll(): 检查进程是否终止，如果终止返回 returncode，否则返回 None。

wait(timeout): 等待子进程终止。

communicate(input,timeout): 和子进程交互，发送和读取数据

send_signal:发送信号到子进程。

terminate(): 停止子进程,也就是发送SIGTERM信号到子进程。

kill(): 杀死子进程。发送SIGKILL 信号到子进程。

实例

import time  
import subprocess  
class TimeoutError(Exception):  
    pass  
def command(cmd, timeout=60):  
    """执行命令cmd，返回命令输出的内容。 
    如果超时将会抛出TimeoutError异常。 
    cmd - 要执行的命令 
    timeout - 最长等待时间，单位：秒 
    """  
    p = subprocess.Popen(cmd, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=subprocess.PIPE, shell=True)  
    t_beginning = time.time()  
    seconds_passed = 0  
    while True:  
        if p.poll() is not None:  
            break  
        seconds_passed = time.time() - t_beginning  
        if seconds_passed > timeout:  
            p.terminate()  
            raise TimeoutError(cmd, timeout)  
        time.sleep(0.1)  
    return p.stdout.read()  
if __name__ == "__main__":  
    print command(cmd='ping www.baidu.com', timeout=60)

深度学习多进程GPU部署（一）- python多进程多线程

python多进程多线程

多线程

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多进程

队列

进程池

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多进程多线程对比time

subprocess

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