為什麼我的埃拉托斯特尼篩法的並發實現比順序版本慢?
Eratosthenes Sieve for Prime Generation
在您的情況下,Eratosthenes Sieve 的順序實現比並發版本表現更好,因為線程引入了開銷。以下是一些可能的原因:
- 執行緒開銷:建立和管理執行緒會在記憶體分配、調度、同步和上下文切換方面產生開銷。這種開銷會顯著降低並發演算法的效能,尤其是在處理數量相對較少的質數時。
- 細粒度任務:產生特定範圍內的素數的任務是相對較小,可以透過單一執行緒輕鬆處理。建立多個執行緒來處理這樣的小任務會帶來不必要的開銷並增加程式碼的複雜性。
- 同步:在並發實作中,執行緒需要相互協調以避免產生多次使用相同的素數並確保產生所有質數。此同步過程會引入額外的開銷並降低效能。
- 快取局部性: 與並發版本相比,演算法的順序版本具有更好的快取局部性。在順序演算法中,循環存取的資料位於連續的記憶體中,因此更有可能位於快取中。相反,並發版本可能涉及從不同執行緒存取數據,這些數據可能不在快取中,並可能導致快取未命中。
要提高並發實現的效能,請考慮以下策略:
- 增加執行緒數:如果可用核心數大於您正在使用的執行緒數,請嘗試增加執行緒數以更均勻地分配工作負載。
- 粗粒度任務:將數字範圍分成較大的區塊,並將每個區塊分配給單獨的執行緒。這將減少同步點的數量並提高效能。
- 無鎖定資料結構:使用無鎖定資料結構,例如原子變數或比較和交換操作,避免爭用,提高同步效率。
- 快取結果:將產生的素數儲存在所有執行緒都可以存取的共享資料結構中,減少每個執行緒產生相同素數的需要.
- 基準測試:執行基準測試來衡量程式碼在不同條件下的效能並識別任何潛在的瓶頸。
此外,以下是您可以使用的一些具體最佳化可以應用到您的程式碼:
- 使用位元集而不是位元組數組:位元集對於儲存素數標誌更有效,並且它提供更快的位元組運算。
- 避免不必要的執行緒同步:僅在絕對必要時進行同步,例如更新共享資料結構時。
- 最佳化循環效能:使用展開循環或SIMD指令來提升內部循環的效能。
- 使用預先計算的素數:儲存預先計算的素數列表並使用它們快速檢查小素數。
透過解決這些問題,您應該能夠提高並發實現的效能並使其比順序版本更快。
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