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Achieving true zero-copy with Iceoryx (Shared Memory)

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python
Área
distributed-systems

Línea de trabajo

Empieza en la construcción de CameraImage_type y la ruta writer.write(msg_instance), reproduciendo el caso de memoryview con la IDL proporcionada y el fallo después de unas 30 llamadas. Se considera terminado cuando los mensajes de imagen grandes se publican de forma fiable sin el error de codificación y el comportamiento zero-copy está documentado o limitado por la implementación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi everyone, I've been trying to use this library with CycloneDDS and Iceoryx. I built both libraries from source and can verify everything works from examples & benchmarks.

However, I'm struggling to achieve true zero-copy for large messages (raw images; ~5 MiB/image, 24 Hz). This is my sample IDL:

module TestMessage {
    struct CameraImage {
        unsigned long width;
        unsigned long height;
        sequence<octet> image_data;
    };
};

Given a numpy array, I can use arr.to_bytes() to publish the message. However, it takes ~350 ms to do so:

msg_instance = CameraImage_type(
     width=arr.shape[1],
     height=arr.shape[0],
     image_data=arr.to_bytes()
)
self.writer.write(msg_instance)

Using np.ascontiguousarray() and memoryview, I can get it down to ~0.1 ms:

contiguous_arr = np.ascontiguousarray(image_np)
c_buffer = memoryview(contiguous_arr.data)

msg_instance = CameraImage_type(
    width=contiguous_arr.shape[1],
    height=contiguous_arr.shape[0],
    image_data=c_buffer
)
self.writer.write(msg_instance)

BUT it quickly fails (~30 calls) with this error:

Failed to encode member image_data, value is <memory at 0x72118cf35990>

I was guessing that Python garbage collection is not in tune with CycloneDDS & Iceoryx. So I tried keeping explicit references to the last 1000 references to both contiguous_arr and c_buffer in a collection.deque() - without success.

Is there another way of making this work?

Best
Fabian

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
110
Forks
68
Merge medio
3 d 5 h
PR fusionados (30 d)
1

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
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