Максимальный размер для многопроцессорной обработки.

Я работаю над довольно большим проектом на Python, который требует, чтобы одна из вычислительных интенсивных фоновых задач была выгружена в другое ядро, так что основная служба не замедляется. Я столкнулся с каким-то странным поведением при использовании multiprocessing.Queue для передачи результатов рабочего процесса. Используя одну и ту же очередь для threading.Thread и multiprocessing.Process для целей сравнения, поток работает очень хорошо, но процесс не может присоединиться после помещения большого элемента в очередь. Обратите внимание:

import threading
import multiprocessing

class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, size):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.size = size

    def run(self):
        self.queue.put(range(size))


class WorkerProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, queue, size):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.size = size

    def run(self):
        self.queue.put(range(size))


if __name__ == "__main__":
    size = 100000
    queue = multiprocessing.Queue()

    worker_t = WorkerThread(queue, size)
    worker_p = WorkerProcess(queue, size)

    worker_t.start()
    worker_t.join()
    print 'thread results length:', len(queue.get())

    worker_p.start()
    worker_p.join()
    print 'process results length:', len(queue.get())

Я видел, что это отлично работает для size = 10000, но висит на worker_p.join() для size = 100000. Есть ли какой-то собственный предел размера для того, что могут быть multiprocessing.Process экземпляры в multiprocessing.Queue? Или я делаю какую-то очевидную, фундаментальную ошибку здесь?

Для справки, я использую Python 2.6.5 на Ubuntu 10.04.