Python解释器使用全局锁，称为GIL。由于GIL的存在，在同一Python解释器中同时运行多个线程是不可能的，因为每个线程在访问Python对象时都需要获取GIL，这将序列化所有操作。为了解决这个问题，Python后端为每个模型实例生成一个单独的进程。这与其他Triton后端（如ONNXRuntime、TensorFlow和PyTorch）处理多个实例的方式不同。增加这些后端的实例计数将创建额外的线程而不是生成单独的进程。
Python解释器使用全局锁，称为GIL。由于GIL的存在，在同一Python解释器中同时运行多个线程是不可能的，因为每个线程在访问Python对象时都需要获取GIL，这将序列化所有操作。为了解决这个问题，Python后端为每个模型实例生成一个单独的进程。这与其他Triton后端（如ONNXRuntime、TensorFlow和PyTorch）处理多个实例的方式不同。增加这些后端的实例计数将创建额外的线程而不是生成单独的进程。