有没有一种方法可以在不使用python GIL的情况下进行序列化/反序列化

快速测试显示cPickle（Python 3.6.9import pickle 默认使用cPickle）与GIL接合。

import pickle
import os

big_data = os.urandom(10000000)

def run():
    pickle.loads(pickle.dumps(big_data))

t = timeit.Timer(run)
[threading.Thread(target=lambda: t.timeit(number=2000)).start() for _ in range(4)]

对运行序列化操作的4个线程的测试以100％cpu运行，例如，它与GIL接合。运行numpy操作的相同类型的测试使用400％cpu（numpy不使用GIL）。

我希望cPickle作为C函数，不会参与GIL。有没有办法解决？我希望能够反序列化大量数据而不会阻塞主进程。

我正在尝试每秒从辅助进程回到主站提取3GB的数据。我可以使用流套接字和异步以4GB /秒的速度移动数据，但是反序列化是一个瓶颈。不幸的是，我还没有使用Python 3.8和SharedMemory。

当然，可以接受的答案是信心十足。