在多处理进程之间共享大型只读的Numpy数组

Question

我有一个60GB的SciPy阵列（矩阵），必须在5个以上的multiprocessing Process对象之间共享。我看过numpy-sharedmem，并在SciPy列表上阅读了此讨论。似乎有两种方法- numpy-sharedmem和使用a multiprocessing.RawArray()并将NumPy dtypes 映射到ctypes。现在，这numpy-sharedmem似乎是要走的路，但是我还没有看到一个很好的参考示例。我不需要任何种类的锁，因为阵列（实际上是一个矩阵）将是只读的。现在，由于它的大小，我想避免复制。这听起来像是正确的方法是创建唯一的数组作为副本sharedmem数组，然后将它传递给Process对象？几个特定的问题：

1. 实际将sharedmem句柄传递给子对象的最佳方法是Process()什么？我是否需要一个队列来传递一个数组？管道会更好吗？我可以仅将它作为参数传递给Process()子类的init（我假设它是腌制的）吗？

2. 在上面链接的讨论中，提到numpy-sharedmem不是64位安全的吗？我肯定使用了一些不是32位可寻址的结构。

3. 该RawArray()方法是否需要权衡？慢一点，孩子吗？

4. numpy-sharedmem方法是否需要任何ctype到dtype的映射？

5. 有没有人举一些开源代码的例子呢？我是一个非常动手的知识，如果没有任何好的榜样，很难使它成功。

如果有任何额外的信息，我可以提供帮助澄清此为他人，请评论，我会补充。谢谢！

这需要在Ubuntu Linux和运行可能的Mac OS，但便携性是不是一个巨大的关注。