私はGo言語の並行性で遊んでいて、私にはちょっと不透明なものを見つけました。
並列行列の乗算を記述しました。つまり、各タスクは、ソース行列の対応する行と列を乗算して、積行列の1行を計算します。
これがJavaプログラムです
public static double[][] parallelMultiply(int nthreads, final double[][] m1, final double[][] m2) {
final int n = m1.length, m = m1[0].length, l = m2[0].length;
assert m1[0].length == m2.length;
double[][] r = new double[n][];
ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(nthreads);
List<Future<double[]>> results = new LinkedList<Future<double[]>>();
for (int ii = 0; ii < n; ++ii) {
final int i = ii;
Future<double[]> result = e.submit(new Callable<double[]>() {
public double[] call() throws Exception {
double[] row = new double[l];
for (int j = 0; j < l; ++j) {
for (int k = 0; k < m; ++k) {
row[j] += m1[i][k]*m2[k][j];
}
}
return row;
}
});
results.add(result);
}
try {
e.shutdown();
e.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
int i = 0;
for (Future<double[]> result : results) {
r[i] = result.get();
++i;
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return null;
}
return r;
}
これはGoプログラムです
type Matrix struct {
n, m int
data [][]float64
}
func New(n, m int) *Matrix {
data := make([][]float64, n)
for i, _ := range data {
data[i] = make([]float64, m)
}
return &Matrix{n, m, data}
}
func (m *Matrix) Get(i, j int) float64 {
return m.data[i][j]
}
func (m *Matrix) Set(i, j int, v float64) {
m.data[i][j] = v
}
func MultiplyParallel(m1, m2 *Matrix) *Matrix {
r := New(m1.n, m2.m)
c := make(chan interface{}, m1.n)
for i := 0; i < m1.n; i++ {
go func(i int) {
innerLoop(r, m1, m2, i)
c <- nil
}(i)
}
for i := 0; i < m1.n; i++ {
<-c
}
return r
}
func innerLoop(r, m1, m2 *Matrix, i int) {
for j := 0; j < m2.m; j++ {
s := 0.0
for k := 0; k < m1.m; k++ {
s = s + m1.Get(i, k) * m2.Get(k, j)
}
r.Set(i, j, s)
}
}
nthreads=1およびnthreads=2でJavaプログラムを使用すると、デュアルコアN450Atomネットブックの速度がほぼ2倍になります。GOMAXPROCS=1およびGOMAXPROCS=2でGoプログラムを使用すると、スピードアップはまったくありません。
Javaコードはsに追加のストレージを使用Futureし、ワーカーコードで直接配列を更新する代わりに結果マトリックスに値を収集しますが（これはGoバージョンが行うことです）、いくつかのコアではGoバージョンよりもはるかに高速に実行されます。
特に面白いのは、GOMAXPROCS = 2のGoバージョンは両方のコアをロードします（htopはプログラムの動作中に両方のプロセッサに100％の負荷を表示します）が、計算時間はGOMAXPROCS = 1の場合と同じです（htopは1つのコアにのみ100％の負荷を表示します）この場合）。
もう1つの懸念は、単純なシングルスレッド乗算でもJavaプログラムがGo oneよりも高速であるということですが、これはまったく予期しないことではなく（ここからのベンチマークを考慮に入れると）、マルチコアパフォーマンス乗算器に影響を与えることはありません。
私がここで間違っていることは何ですか？Goプログラムを高速化する方法はありますか？
UPD：私が間違っていることを見つけたようです。シェルコマンドを使ってJavaプログラムSystem.currentTimeMillis()とGoプログラムの時間をチェックしていました。timezsh出力からの「ユーザー」時間を「合計」ではなくプログラム作業時間として誤って取得しました。今、私は計算速度を再確認しました、そしてそれは私にもほぼ2倍の速度を与えます（それはJavaのものよりわずかに遅いですが）：
% time env GOMAXPROCS=2 ./4-2-go -n 500 -q
env GOMAXPROCS=2 ./4-2-go -n 500 -q 22,34s user 0,04s system 99% cpu 22,483 total
% time env GOMAXPROCS=2 ./4-2-go -n 500 -q -p
env GOMAXPROCS=2 ./4-2-go -n 500 -q -p 24,09s user 0,10s system 184% cpu 13,080 total
もっと気をつけないといけないようです。
それでも、Javaプログラムは、同じケースで5分の1の時間を提供します。しかし、それは私が思う別の質問の問題です。