博客文章：理解 Python 中的 multiprocessing.set_start_method('spawn')

在 Python 的并发编程领域，如何管理进程的启动对于确保程序稳定性和合理管理资源至关重要。multiprocessing 模块为启动子进程提供了几种方法，其中 spawn 是在某些场景下特别有用和稳健的选项。

不同的进程启动方法:

Python 的 multiprocessing 模块主要支持三种启动子进程的方法：

1. fork（Unix/Linux 上的默认方式）：

   • fork 方法通过复制当前进程来创建子进程，子进程继承父进程的内存和文件描述符。这种方法效率较高，但可能导致复杂问题，例如继承不希望的内存状态，以及当使用类似 CUDA 的库时，两个进程可能会同时尝试访问 GPU，这在 fork 环境中是不可能的。

2. spawn（Windows 上的默认方式，也可用于 Unix/Linux）：

   • 启动新进程时，spawn 不会继承父进程的内存状态。它会启动一个全新的 Python 解释器，然后只执行指定的目标函数或代码片段。这种方式更“干净”，因为它不继承父进程的状态和资源。因此，在使用 CUDA 或其他需要特殊初始化的资源时，spawn 更加安全。

3. forkserver（仅在 Unix/Linux 上可用）：

   • forkserver 是介于 fork 和 spawn 之间的方式。它首先会启动一个单独的“fork 服务器”，所有子进程都是通过这个服务器的 fork 创建的。这样既避免了父进程的某些状态被继承，但创建子进程的速度又比 spawn 快。

为什么使用 spawn？

在使用 CUDA（即 GPU 加速）的场景下，特别是在 Unix/Linux 系统上，fork 是默认的进程启动方式，它会把父进程的资源（包括 GPU 上的资源）一并继承给子进程。这可能导致 CUDA 资源无法重新初始化的错误。因此，需要使用 spawn 来确保每个子进程都从头开始，并且可以正确初始化 CUDA 资源。

代码示例：

python
import multiprocessing

def task():
    print("This is a multiprocessing task!")

if __name__ == '__main__':
    # 使用 'spawn' 方法启动多进程
    multiprocessing.set_start_method('spawn')
    
    # 创建并启动一个子进程
    p = multiprocessing.Process(target=task)
    p.start()
    p.join()

解释：

• multiprocessing.set_start_method('spawn')：告诉 Python 使用 spawn 方式启动子进程。
• p = multiprocessing.Process(target=task)：创建一个新的子进程，执行 task 函数。
• p.start()：启动子进程。
• p.join()：等待子进程执行完成。

通过 spawn，每个子进程都是独立的 Python 解释器实例，这就避免了在 fork 中可能出现的资源冲突问题，特别是当你使用像 CUDA 这样需要显式初始化的资源时。

总结：

• fork：效率高，但在使用 CUDA 等情况下可能不适用。
• spawn：启动一个全新的进程，适合需要独立资源初始化的情况，如 CUDA。
• 使用 multiprocessing.set_start_method('spawn') 来强制 Python 使用 spawn 方法启动子进程，确保不会发生像 CUDA 这样的冲突问题。