並行エラトステネスふるいプログラムをどのように最適化してパフォーマンスを向上させることができるでしょうか?

Eratosthenes sieve プログラムの同時バージョンのボトルネックは、スレッドの作成方法と管理方法にある可能性があります。提供されている PrimesPara.java のコードは、スレッドが同期なしで開始されることを示唆しており、これにより競合状態や不正な結果が発生する可能性があります。さらに、プログラムが終了する前にスレッドが明示的に結合されないため、すべてのスレッドがタスクを完了する前にプログラムが終了する可能性があります。

同時実行バージョンのパフォーマンスを向上させるために、いくつかの最適化を検討できます。

1. スレッドの作成および開始時に同期を使用します。 これにより、スレッドが制御された方法で作成および開始されることが保証され、競合状態の可能性が軽減されます。
2. プログラムが終了する前にすべてのスレッドに参加します。これにより、プログラムが終了する前にすべてのスレッドがタスクを完了することが保証され、潜在的なデータ損失や破損が防止されます。
3. スレッド プールを使用してスレッドを管理する. スレッド プールは、スレッドの作成と管理を最適化し、オーバーヘッドを削減し、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
4. 素数生成には別のアルゴリズムを使用することを検討してください。 エラトステネスのふるいアルゴリズムは特に重要ではありません。スレッド間の同期と通信を大量に必要とするため、並列化に適しています。セグメント化された sieve アルゴリズムや Pollard rho アルゴリズムなどの他のアルゴリズムは、同時実装により適している場合があります。
5. コードをプロファイリングして特定のボトルネックを特定します。 これは、ボトルネックの領域を正確に特定するのに役立ちます。パフォーマンスの問題を引き起こしているコードを削除し、対象を絞った最適化を可能にします。

これらの最適化を実装することで、Eratosthenes sieve プログラムの同時バージョンのパフォーマンスを大幅に向上させることができるはずです。

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