私は新しい C++11 スレッドを試していますが、私の単純なテストではマルチコアのパフォーマンスが最悪です。簡単な例として、このプログラムは二乗乱数を加算します。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <chrono>
#include <cmath>
double add_single(int N) {
double sum=0;
for (int i = 0; i < N; ++i){
sum+= sqrt(1.0*rand()/RAND_MAX);
}
return sum/N;
}
void add_multi(int N, double& result) {
double sum=0;
for (int i = 0; i < N; ++i){
sum+= sqrt(1.0*rand()/RAND_MAX);
}
result = sum/N;
}
int main() {
srand (time(NULL));
int N = 1000000;
// single-threaded
auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
double result1 = add_single(N);
auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto time_elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2-t1).count();
std::cout << "time single: " << time_elapsed << std::endl;
// multi-threaded
std::vector<std::thread> th;
int nr_threads = 3;
double partual_results[] = {0,0,0};
t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
for (int i = 0; i < nr_threads; ++i)
th.push_back(std::thread(add_multi, N/nr_threads, std::ref(partual_results[i]) ));
for(auto &a : th)
a.join();
double result_multicore = 0;
for(double result:partual_results)
result_multicore += result;
result_multicore /= nr_threads;
t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
time_elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2-t1).count();
std::cout << "time multi: " << time_elapsed << std::endl;
return 0;
}
Linux および 3core マシンで「g++ -std=c++11 -pthread test.cpp」を使用してコンパイルすると、典型的な結果は次のようになります。
time single: 33
time multi: 565
そのため、マルチスレッド バージョンは 1 桁以上遅くなります。乱数と sqrt を使用して例を単純化し、コンパイラの最適化を起こしやすくしたので、アイデアがありません。
編集:
- この問題はより大きな N に対応するため、問題は実行時間が短いことではありません
- スレッドを作成する時間は問題ではありません。除外しても結果は大きく変わらない
うわー、私は問題を見つけました。確かに rand() でした。これを C++11 の同等のものに置き換えたところ、ランタイムが完全にスケーリングされるようになりました。みんな、ありがとう!