Python 并行计算实战：用多进程高效实现矩阵乘法

Python 并行计算实战：用多进程高效实现矩阵乘法

一、引言：从串行到并行，计算性能的跃迁

在数据科学、图像处理、机器学习等领域，矩阵运算是不可或缺的基础操作。尤其是矩阵乘法，作为线性代数中的核心计算之一，常常成为性能瓶颈。

Python 虽然以简洁优雅著称，但在处理大规模数值计算时，若仅依赖串行逻辑，效率往往难以满足实际需求。幸运的是，Python 提供了多种并行计算模型，其中 multiprocessing 模块尤为适合 CPU 密集型任务。

本文将带你从零构建一个使用多进程实现的矩阵乘法程序，逐步讲解设计思路、代码实现与性能优化技巧。无论你是刚入门的开发者，还是追求高性能计算的工程师，都能在这篇文章中找到实用价值与灵感。

---

二、背景介绍：Python 与并行计算的演进

Python 的并行计算生态主要包括：

• threading：适用于 I/O 密集型任务
• multiprocessing：适用于 CPU 密集型任务
• asyncio：适用于高并发 I/O 场景
• numpy/scipy：底层封装 C/Fortran 实现的高性能数值计算库

虽然 NumPy 已能高效处理矩阵运算，但在某些定制化场景下，我们仍需手动实现并行逻辑，尤其当任务粒度较大或需与其他系统集成时。

为什么选择 multiprocessing？

• 避开 GIL 限制，真正实现多核并行
• 接口简洁，易于构建任务分发模型
• 支持进程池、队列、共享内存等高级功能

---

三、项目目标与设计思路

我们将构建一个矩阵乘法程序，具备以下能力：

• 使用 multiprocessing 并行计算矩阵乘积
• 支持任意维度矩阵输入
• 控制进程数量，提升计算效率
• 展示性能对比与最佳实践

---

四、基础构建：串行矩阵乘法实现

我们先实现一个基础版本，使用纯 Python 逻辑串行计算矩阵乘积，作为性能基准。

def matrix_multiply_serial(A, B):
    rows_A, cols_A = len(A), len(A[0])
    rows_B, cols_B = len(B), len(B[0])
    assert cols_A == rows_B, "矩阵维度不匹配"

    result = [[0 for _ in range(cols_B)] for _ in range(rows_A)]