エラトステネスの篩の同時実装が順次バージョンよりも遅いのはなぜですか?

素数生成のためのエラトステネスのふるい

あなたの場合、スレッドによって導入されるオーバーヘッドのため、エラトステネスのふるいの逐次実装は同時実行バージョンよりもパフォーマンスが優れています。 。考えられる理由は次のとおりです。

1. スレッド オーバーヘッド: スレッドの作成と管理では、メモリ割り当て、スケジューリング、同期、およびコンテキスト切り替えの点でオーバーヘッドが発生します。このオーバーヘッドにより、特に比較的少数の素数を処理する場合、同時アルゴリズムのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。
2. きめ細かいタスク: 特定の範囲内で素数を生成するタスクは次のとおりです。比較的小さく、単一のスレッドで簡単に処理できます。このような小さなタスクを処理するために複数のスレッドを作成すると、不要なオーバーヘッドが生じ、コードが複雑になる可能性があります。
3. 同期: 同時実装では、スレッドが相互に調整して、同じ素数を複数回使用し、すべての素数が生成されることを確認します。この同期プロセスにより、追加のオーバーヘッドが発生し、パフォーマンスが低下する可能性があります。
4. キャッシュの局所性: アルゴリズムの逐次バージョンは、同時バージョンと比較してキャッシュの局所性が優れています。シーケンシャル アルゴリズムでは、ループによってアクセスされるデータは連続したメモリに配置されるため、キャッシュ内に存在する可能性が高くなります。対照的に、同時バージョンでは、異なるスレッドからのデータへのアクセスが必要になる場合があり、そのデータがキャッシュにない可能性があり、キャッシュ ミスが発生する可能性があります。

同時実装のパフォーマンスを向上させるには、次の戦略を検討してください。 :

1. スレッド数を増やす: 使用可能なコアの数が使用しているスレッドの数よりも大きい場合は、スレッド数を増やしてワークロードをより均等に分散してみてください。
2. 粗粒度タスク: 数値の範囲をより大きなチャンクに分割し、各チャンクを別個のスレッドに割り当てます。これにより、同期ポイントの数が減り、パフォーマンスが向上します。
3. ロックフリー データ構造: アトミック変数や比較交換操作などのロックフリー データ構造を使用して、競合を回避し、同期効率を向上させます。
4. 結果のキャッシュ: 生成された素数をすべてのスレッドからアクセスできる共有データ構造に保存し、各スレッドが同じ素数を生成する必要性を減らします。 .
5. ベンチマーク: ベンチマークを実行して、さまざまな条件下でコードのパフォーマンスを測定し、潜在的なボトルネックを特定します。

さらに、具体的な最適化をいくつか示します。コードに適用できます:

1. バイト配列の代わりにビットセットを使用します。 ビットセットはプライム フラグを格納するのにより効率的であり、より高速なビット単位の操作を提供します。
2. 不要なスレッドを避ける同期: 共有データ構造を更新するときなど、絶対に必要な場合にのみ同期します。
3. ループのパフォーマンスの最適化: アンロールされたループまたは SIMD 命令を使用して、内部ループのパフォーマンスを向上させます。
4. 事前計算された素数の使用: 事前計算された素数のリストを保存し、それらを使用して小さな素数をすばやくチェックします。

これらの問題に対処することで、次のことができるようになります。同時実装のパフォーマンスが向上し、順次バージョンよりも高速になります。

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