Делитесь массивами scipy.sparse с нулевым копированием в Python Ray

Я передаю большие массивы scipy.sparse в параллельные процессы в общей памяти одного вычислительного узла. В каждом раунде параллельных заданий переданный массив не будет изменен. Я хочу передать массив с нулевой копией.

Хотя это возможно с помощью multiprocessing.RawArray() и numpy.sharedmem (см. здесь), мне интересно, как ray's put() работает.

Насколько я понял (см. управление памятью, [1], [2]), метод ray put() копирует объект один раз и навсегда ( сериализовать, а затем десериализовать) в хранилище объектов, доступное для всех процессов.

Вопрос:

Я не уверен, что правильно понял, это глубокая копия всего массива в хранилище объектов или просто ссылка на него? Есть ли способ вообще не копировать объект? Скорее просто передать адрес/ссылку существующего массива scipy? По сути, настоящая неглубокая копия без накладных расходов на копирование всего массива.

Ubuntu 16.04, Python 3.7.6, Ray 0.8.5.