에라토스테네스의 체 동시 구현이 순차 버전보다 느린 이유는 무엇입니까?

Eratosthenes Sieve for Prime Generation

귀하의 경우 스레드로 인해 발생하는 오버헤드로 인해 Eratosthenes Sieve의 순차적 구현이 동시 버전보다 성능이 더 좋습니다. . 가능한 이유는 다음과 같습니다.

1. 스레드 오버헤드: 스레드를 생성하고 관리하면 메모리 할당, 예약, 동기화 및 컨텍스트 전환 측면에서 오버헤드가 발생합니다. 이러한 오버헤드는 특히 상대적으로 적은 수의 소수를 처리할 때 동시 알고리즘의 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다.
2. 세분화된 작업: 특정 범위 내에서 소수를 생성하는 작업은 다음과 같습니다. 상대적으로 작고 단일 스레드로 쉽게 처리할 수 있습니다. 이러한 작은 작업을 처리하기 위해 여러 스레드를 생성하면 불필요한 오버헤드가 발생하고 코드 복잡성이 증가할 수 있습니다.
3. 동기화: 동시 구현에서 스레드는 오류 생성을 피하기 위해 서로 조정해야 합니다. 동일한 소수를 여러 번 생성하고 모든 소수가 생성되는지 확인합니다. 이 동기화 프로세스는 추가 오버헤드를 발생시키고 성능을 저하시킬 수 있습니다.
4. 캐시 지역성: 알고리즘의 순차 버전은 동시 버전에 비해 캐시 지역성이 더 좋습니다. 순차 알고리즘에서는 루프에서 액세스하는 데이터가 연속 메모리에 위치하므로 캐시에 있을 가능성이 더 높습니다. 반면, 동시 버전에는 캐시에 없을 수 있고 캐시 누락이 발생할 수 있는 다른 스레드의 데이터에 액세스하는 작업이 포함될 수 있습니다.

동시 구현의 성능을 향상하려면 다음 전략을 고려하세요. :

1. 스레드 수 늘리기: 사용 가능한 코어 수가 사용 중인 스레드 수보다 많은 경우 스레드 수를 늘려 작업 부하를 보다 균등하게 분산해 보세요.
2. 대략적인 작업: 숫자 범위를 더 큰 덩어리로 나누고 각 덩어리를 별도의 스레드에 할당합니다. 이렇게 하면 동기화 지점 수가 줄어들고 성능이 향상됩니다.
3. 잠금 없는 데이터 구조: 원자 변수 또는 비교 및 ​​교환 작업과 같은 잠금 없는 데이터 구조를 사용하여 경합을 방지하고 동기화 효율성을 향상시킵니다.
4. 캐싱 결과: 생성된 소수를 모든 스레드에서 액세스할 수 있는 공유 데이터 구조에 저장하여 각 스레드가 동일한 소수를 생성할 필요성을 줄입니다. .
5. 벤치마킹: 벤치마크를 실행하여 다양한 조건에서 코드 성능을 측정하고 잠재적인 병목 현상을 식별합니다.

또한 다음은 몇 가지 구체적인 최적화 방법입니다. 귀하의 코드에 적용할 수 있습니다:

1. 바이트 배열 대신 비트 세트 사용: 비트 세트는 프라임 플래그를 저장하는 데 더 효율적이며 더 빠른 비트 단위 연산을 제공합니다.
2. 불필요한 스레드 방지 동기화: 공유 데이터 구조를 업데이트할 때와 같이 꼭 필요한 경우에만 동기화하십시오.
3. 루프 성능 최적화: 언롤링된 루프 또는 SIMD 명령어를 사용하여 내부 루프의 성능을 향상시키세요.
4. 미리 계산된 소수 사용: 미리 계산된 소수 목록을 저장하고 이를 사용하여 작은 소수를 빠르게 확인합니다.

이러한 문제를 해결하면 다음을 수행할 수 있습니다. 동시 구현의 성능을 향상하고 순차 버전보다 더 빠르게 만듭니다.

위 내용은 에라토스테네스의 체 동시 구현이 순차 버전보다 느린 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!