好的，下面我将开始撰写关于“Python实现自定义低延迟I/O驱动：用于高速数据采集与模型推理同步”的技术文章。 主题：Python实现自定义低延迟I/O驱动：用于高速数据采集与模型推理同步 大家好，今天我们来探讨如何使用Python构建一个自定义的低延迟I/O驱动，专门用于高速数据采集与模型推理的同步场景。在这些场景中，性能至关重要，传统的Python I/O方式往往无法满足需求。我们将深入了解传统I/O的局限性，并逐步构建一个更高效的解决方案。 1. 问题背景：传统Python I/O的局限性 Python作为一种高级语言，其I/O操作通常依赖于操作系统提供的接口。虽然使用方便，但在高并发、低延迟的场景下，其性能瓶颈会逐渐显现。主要问题包括： GIL（Global Interpreter Lock）： Python的GIL限制了同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这使得多线程在CPU密集型任务中无法充分利用多核优势。即使使用线程进行I/O操作，GIL也会引入额外的开销。 系统调用开销： 每次进行I/O操作都需要进行系统调用，这涉及到用户态和内核态之间的切换，开销较大。频 …