C++ のマルチスレッドは関数のパフォーマンスにどのような影響を与えますか?

マルチスレッドが関数のパフォーマンスに与える影響: スレッドの作成/破棄のオーバーヘッド: システム リソースを消費し、パフォーマンスに影響を与えます。スレッド同期: データの破損は回避されますが、オーバーヘッドが増加します。コンテキスト切り替えのオーバーヘッド: スレッド間の切り替え時にシステムが発生します。実際のケース: フィボナッチ数列計算、マルチスレッド並列コンピューティングによりパフォーマンスが向上します。

C のマルチスレッド メカニズムが関数のパフォーマンスに与える影響

マルチスレッドとは、複数のプログラム フラグメントを実行することを指します。同時に能力も。 C では、マルチスレッドは std::thread クラスを通じて実装されます。

関数がマルチスレッド環境で実行される場合、そのパフォーマンスは次の要因によって影響を受ける可能性があります。

• ##スレッドの作成と破棄のオーバーヘッド: 作成と破棄スレッドの破棄にはシステム リソースが必要であり、特にスレッドの数が多い場合には、関数のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
• スレッドの同期: スレッドが共有リソースにアクセスする場合、データの破損を避けるために同期メカニズムが必要です。これは、ロック、ミューテックス、条件変数などの同期プリミティブによって実現できますが、関数にオーバーヘッドも追加されます。
• コンテキスト切り替えオーバーヘッド: システムが異なるスレッド間で切り替える場合、コンテキスト切り替えオーバーヘッドが発生します。これには、レジスタやその他のプロセッサ状態の保存と復元が含まれます。頻繁にコンテキストを切り替えると、関数のパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。

実際的なケース:

フィボナッチ数列を計算する次の関数を考えてみましょう:

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    } else {
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
    }
}

シングルスレッド環境で実行する場合、

n が増加すると、この関数のパフォーマンスは指数関数的に低下します。これは、関数がそれ自体を再帰的に呼び出し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが大量に発生するためです。

パフォーマンスを向上させるために、マルチスレッドを使用してフィボナッチ数を並列計算できます。最小化されたマルチスレッド バージョンは次のとおりです。

#include <thread>

int fibonacci_thread(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    } else {
        std::thread t1(fibonacci_thread, n - 1);
        std::thread t2(fibonacci_thread, n - 2);
        t1.join();
        t2.join();
        return t1.get() + t2.get();
    }
}

この例では、2 つのスレッドを使用して

fibonacci(n - 1) と fibonacci(n - 2 )## を計算します。 #.これにより、再帰呼び出しの数が減り、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが軽減されます。 マルチスレッドを使用すると、特に

n

値が大きい場合に、フィボナッチ関数のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

以上がC++ のマルチスレッドは関数のパフォーマンスにどのような影響を与えますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。