java多线程向量加法

zujrkrfu  于 2021-07-12  发布在  Java
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我正在尝试熟悉java多线程应用程序。我试着想一个简单的应用程序,可以很好地并行化。我认为向量加法是一个很好的应用。然而,当在我的linux服务器(有4个内核)上运行时,我没有得到任何加速。在4,2,1线程上执行的时间大致相同。
下面是我想到的代码:

public static void main(String[]args)throws InterruptedException{

    final int threads = Integer.parseInt(args[0]);
    final int length= Integer.parseInt(args[1]);
    final int balk=(length/threads);
    Thread[]th = new Thread[threads];

    final double[]result =new double[length];

    final double[]array1=getRandomArray(length);
    final double[]array2=getRandomArray(length);

    long startingTime =System.nanoTime();
    for(int i=0;i<threads;i++){
        final int current=i;
        th[i]=new Thread(()->{
           for(int k=current*balk;k<(current+1)*balk;k++){
               result[k]=array1[k]+array2[k];
           }
        });
        th[i].start();
    }
    for(int i=0;i<threads;i++){
        th[i].join();
    }
    System.out.println("Time needed: "+(System.nanoTime()-startingTime));

}

长度总是线程的倍数,getrandomarray()创建一个介于0和1之间的随机双精度数组。
单线程执行时间:84579446ns
双线程执行时间:74211325ns
4线程执行时间:89215100ns
长度=10000000
下面是getrandomarray()的代码:

private static double[]getRandomArray(int length){
    Random random =new Random();
    double[]array= new double[length];
    for(int i=0;i<length;i++){
        array[i]=random.nextDouble();
    }
    return array;
}

如果有任何帮助,我将不胜感激。

ig9co6j1

ig9co6j11#

对于以下代码,差异是可以观察到的。试试看。

public static void main(String[]args)throws InterruptedException{

    for(int z = 0; z < 10; z++) {

        final int threads = 1;
        final int length= 100_000_000;
        final int balk=(length/threads);
        Thread[]th = new Thread[threads];

        final boolean[]result =new boolean[length];

        final boolean[]array1=getRandomArray(length);
        final boolean[]array2=getRandomArray(length);

        long startingTime =System.nanoTime();
        for(int i=0;i<threads;i++){
            final int current=i;
            th[i]=new Thread(()->{
                for(int k=current*balk;k<(current+1)*balk;k++){
                    result[k]=array1[k] | array2[k];
                }
            });
            th[i].start();
        }
        for(int i=0;i<threads;i++){
            th[i].join();
        }

        System.out.println("Time needed: "+(System.nanoTime()-startingTime)*1.0/1000/1000);

        boolean x = false;
        for(boolean d : result) {
            x |= d;
        }
        System.out.println(x);
    }
}

首先你需要预热你的代码。这样,您将度量编译后的代码。前两个迭代具有相同(大约)的时间,但下一个将不同。我还把double改成了boolean,因为我的机器没有太多内存。这使我能够分配一个巨大的数组,同时也使工作占用更多的cpu。
评论中有一个链接。我建议你读一下。

u59ebvdq

u59ebvdq2#

嗨,从我的Angular 来看,如果你想看看你的核心共享是如何工作的,你可以为所有的核心做一个非常简单的任务,但是要让它们在不同线程之间不断地处理一些不共享的东西(基本上是模拟例如merge sort,线程正在处理一些复杂的事情,并且在很短的时间内使用共享资源)。我用你的代码做了这样的事。在这种情况下,你应该看到几乎完全2倍的速度和4倍的速度。

public static void main(String[]args)throws InterruptedException{
        for(int a=0; a<5; a++) {
            final int threads = 2;
            final int length = 10;
            final int balk = (length / threads);
            Thread[] th = new Thread[threads];
            System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
            final double[] result = new double[length];

            final double[] array1 = getRandomArray(length);
            final double[] array2 = getRandomArray(length);

            long startingTime = System.nanoTime();
            for (int i = 0; i < threads; i++) {
                final int current = i;
                th[i] = new Thread(() -> {
                    Random random = new Random();
                    int meaningless = 0;
                    for (int k = current * balk; k < (current + 1) * balk; k++) {
                        result[k] = array1[k] + array2[k];
                        for (int j = 0; j < 10000000; j++) {
                            meaningless+=random.nextInt(10);
                        }
                    }
                });
                th[i].start();
            }
            for (int i = 0; i < threads; i++) {
                th[i].join();
            }
            System.out.println("Time needed: " + ((System.nanoTime() - startingTime) * 1.0) / 1000000000 + " s");

        }
    }

你看,在你的代码中,大部分时间都是通过构建大表来消耗的,然后线程执行得非常快,它们的工作速度非常快,以至于你对时间的计算是错误的,因为大部分时间都是通过创建线程来消耗的。当我调用在预先计算的循环上工作的代码时,如下所示:

long startingTime =System.nanoTime();
    for(int k=0; k<length; k++){
        result[k]=array1[k]|array2[k];
    }
    System.out.println("Time needed: "+(System.nanoTime()-startingTime));

它的运行速度比使用两个线程的代码快两倍。我希望你能理解我在这件事上的意思,当我给我的线程更多的无意义的工作时,你会明白我的观点。

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