python - Pythonのマルチプロセッシングで読み取り専用の疎行列を共有する効率的な方法はありますか?

Question

私は多くの同様の質問を見つけましたが、答えはありません。単純な配列には multiprocessing.Array があります。疎行列またはその他の任意のオブジェクトについては、manager.namespace を見つけます。だから私は以下のコードを試しました：

from scipy import sparse
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing
import functools

def myfunc(x,ns):
    return ns.A[x,:]*ns.A*ns.A[:,x]

manager = multiprocessing.Manager()
Global = manager.Namespace()
pool=Pool()
Global.A=sparse.rand(10000,10000,0.5,'csr')
myfunc2=functools.partial(myfunc,ns=Global)
r=pool.map(myfunc2, range(100))

コードは機能しますが、効率的ではありません。実際に働いているのは 16 人の労働者のうち 4 人だけです。その理由は、マネージャーが一度に 1 人のワーカーしかデータにアクセスできないためだと思います。データは読み取り専用なので、ロックは必要ありません。これを行うためのより効率的な方法はありますか？

ps、copy-on-write fork() について話している人を見たことがあります。私はそれが何であるかをよく理解していませんが、うまくいきません。最初に A を生成して Pool() を実行すると、各プロセスに A のコピーが含まれます。

前もって感謝します。