数组遍历：并行性能比非并行慢

Question

在我的程序中，我想用这个循环确定有多少数字有 9 位数字，有多少数字有 8 位数字等等：

for (int i = 0; i < 60000000; i++)
        {
            if (a[i] >= 1000000000) { p[10] += 1; }
            else if (a[i] >= 100000000) { p[9] += 1; }
            else if (a[i] >= 10000000) { p[8] += 1;  }
            else if (a[i] >= 1000000) { p[7] += 1;  }
            else if (a[i] >= 100000) { p[6] += 1;  }
            else if (a[i] >= 10000) { p[5] += 1; }
            else if (a[i] >= 1000) { p[4] += 1;  }
            else if (a[i] >= 100) { p[3] += 1;  }
            else if (a[i] >= 10) { p[2] += 1;  }
            else { p[1] += 1; }
        }

我像这样并行化了循环：

void partiton(int f, int l, int[] p)
    {
        Parallel.Invoke(()=>calc(f,l/2,p),()=>calc(l/2,l,p));
    }

    void calc(int f, int l, int[] p)
    {
        for (int i = f; i < l; i++)
        {
            if (a[i] >= 1000000000) { p[10] += 1; }
            else if (a[i] >= 100000000) { p[9] += 1; }
            else if (a[i] >= 10000000) { p[8] += 1;  }
            else if (a[i] >= 1000000) { p[7] += 1;  }
            else if (a[i] >= 100000) { p[6] += 1;  }
            else if (a[i] >= 10000) { p[5] += 1; }
            else if (a[i] >= 1000) { p[4] += 1;  }
            else if (a[i] >= 100) { p[3] += 1;  }
            else if (a[i] >= 10) { p[2] += 1;  }
            else { p[1] += 1; }
        }
    }
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        Stopwatch w = new Stopwatch();
        w.Restart();
        int f = 0;
        int l = 60000000;
        Parallel.Invoke(() => calc(f, l/2, p), () => calc(l/2, l, p));
        w.Stop();
        label1.Text = w.Elapsed.ToString();

    }

但基准是：顺序：0.3834 并行：0.6864

为什么并行代码比较慢？我的代码有问题吗？我的 cpu 是 AMD Phenom™ II X4。型号, 955.

Answer 1

这段代码不会给你正确的数字，因为它在没有同步的情况下增加了来自多个线程的相同变量。当不同的 CPU 核心处理同一个变量时，每个核心都有自己的版本，对该版本的修改不会立即流向其他缓存。因此，其他核心在旧版本上工作。例如，一个核可能将 p[0] 从 0 增加到 1，但另一个核仍然认为它是 0。因此当它增加它时，值再次变为 1。稍后这个1将出现在主存中而不是2。
回答你的问题，问题是你使用来自两个线程的同一块内存，这会减慢内存访问速度。数据通常被缓存，但是当一个核心写入内存区域时，其他核心迟早会检测到这一点，并且它们需要从速度很慢的主内存中重新加载它。（早晚对你来说很重要，它不会立即发生，所以你需要同步，当你做对时，这会让一切变得更慢）。由于这些重新获取，多线程版本较慢。

当您尝试使算法成为多线程时，您需要尝试以不使用共享内存的方式分离任务。作为一种微优化 - 这是不好的 - 你可以尝试以它们不相邻的方式分配内存，否则前面提到的缓存问题会减慢处理速度。

Answer 2

都在变量里

以您的 p 对象为例。您将相同的 p 对象传递给两个线程。现在，我不确定 Parallel.Invoke 是否能够检测到这一点，因此是否可以串行执行它们（尽管开销很大），但我 do 知道如果它没有检测到这一点，那么您有很多次尝试 read/write 同一线程中的相同值。

现在，我使用您的代码作为基础构建了一个具体的小示例，这是它的副本。（粘贴到任何新的控制台项目中，根据需要将 _Main 重命名为 Main 和运行。）

static int[] a = new int[100000000];
static void calc(int f, int l, int[] p, int[] a)
{
    for (int i = f; i < l; i++)
    {
        if (a[i] >= 1000000000) { p[10] += 1; }
        else if (a[i] >= 100000000) { p[9] += 1; }
        else if (a[i] >= 10000000) { p[8] += 1; }
        else if (a[i] >= 1000000) { p[7] += 1; }
        else if (a[i] >= 100000) { p[6] += 1; }
        else if (a[i] >= 10000) { p[5] += 1; }
        else if (a[i] >= 1000) { p[4] += 1; }
        else if (a[i] >= 100) { p[3] += 1; }
        else if (a[i] >= 10) { p[2] += 1; }
        else { p[1] += 1; }
    }
}
public static void _Main(string[] args)
{
    for (int i = 0; i < a.Length; i++)
    {
        a[i] = i;
    }

    int f = 0;
    int l = a.Length;
    int[] p = new int[10];
    int[] p1 = new int[10];
    int[] p2 = new int[10];
    int[] p3 = new int[10];
    int[] p4 = new int[10];

    int[] a1 = new int[l / 2];
    int[] a2 = new int[l / 2];

    int[] a11 = new int[l / 4];
    int[] a12 = new int[l / 4];
    int[] a13 = new int[l / 4];
    int[] a14 = new int[l / 4];

    for (int i = 0; i < a.Length; i++)
        if (i >= l / 2)
            a2[i - l / 2] = a[i];
        else
            a1[i] = a[i];

    for (int i = 0; i < a.Length; i++)
        if (i >= l / 4 * 3)
            a14[i - l / 4 * 3] = a[i];
        else if (i >= l / 4 * 2)
            a13[i - l / 4 * 2] = a[i];
        else if (i >= l / 4 * 1)
            a12[i - l / 4] = a[i];
        else
            a14[i] = a[i];

    int rc = 5;
    for (int d = 0; d < rc; d++)
    {
        Stopwatch w = new Stopwatch();
        w.Start();
        Parallel.Invoke(() => calc(f, l / 2, p1, a1), () => calc(f, l / 2, p2, a2));
        w.Stop();
        Console.WriteLine("Attempt {0}/{1}: {2}", 1, d, w.ElapsedMilliseconds);
        w.Reset();
        w.Start();
        Parallel.Invoke(() => calc(f, l / 4, p1, a11), () => calc(f, l / 4, p2, a12), () => calc(f, l / 4, p3, a13), () => calc(f, l / 4, p4, a14));
        w.Stop();
        Console.WriteLine("Attempt {0}/{1}: {2}", 2, d, w.ElapsedMilliseconds);
        w.Reset();
        w.Start();
        Parallel.Invoke(() => calc(f, l / 2, p, a), () => calc(l / 2, l, p, a));
        w.Stop();
        Console.WriteLine("Attempt {0}/{1}: {2}", 3, d, w.ElapsedMilliseconds);
        w.Reset();
        w.Start();
        calc(f, l, p, a);
        w.Stop();
        Console.WriteLine("Attempt {0}/{1}: {2}", 4, d, w.ElapsedMilliseconds);
    }
}

我确定我可以进行更多优化运行。（例如，将 if 转换为 while 循环。）我也无法保证它的准确性。我只是接受了你的逻辑并对其进行了适当的调试。

但是当我在我的电脑上运行这个确切的例子时，我得到了以下结果：

第一次尝试平均耗时 327.8 毫秒。此尝试将 a 和 p 变量拆分为两个个单独的变量。
第二次尝试平均耗时 306 毫秒。此尝试将 a 和 p 变量拆分为四个个单独的变量。
尝试 3 平均耗时 703 毫秒。这与您所做的完全相同。（尽管在 calc 方法上有一个局部变量。
第 4 次尝试平均耗时 347.6 毫秒。这是运行同步 calc 方法。

为什么差别这么大？尝试 1 和 2 将处理后的数据拆分为不需要线程同步的变量，而尝试 3 强制两个线程使用相同的变量，造成冲突，正如 Ron Beyer 所说，上下文切换。

基本上，如果您要尝试并行写入相同的 任何内容，您应该本地化每个线程正在写入的数据并在最后合并更改。

数组遍历：并行性能比非并行慢

array traversing: parallel performance is slower than non parallel

c#

performance

parallel-processing

parallel.for