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Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Hallo,
Habe gestern mal testweise ein kleines Programm geschrieben was die Mandelbrotmenge einmal "normal" in 1 Thread berechnet und 1x habe ich die Berechnung auf 2 Threads aufgeteilt. (Jeder die Hälfte). Habe hier einen Dualcore und die Berechnung in 2 Threads war ca. 29-30% schneller als mit nur 1 Thread. Allerdings kommt mir das etwas wenig vor. Sind 30% in Ordnung bzw. hat es einen Grund warum es nur 30% sein können oder mache ich vllt. irgendwas falsch/komisch (dann müsste ich euch mehr Details geben) und der Geschwindigkeitszuwachs müsste größer sein? Gruß Neutral General |
Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Ich weiß nicht, wie die Berechnung selbst aussieht, was aber zum Flaschenhals werden kann ist der Zugriff auf gemeinsame Daten, der dann entweder synchronisiert oder mit Critical Sections abgefangen werden muss. Das bremst einen der beiden Threads dann unter Umständen aus.
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Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Multicore bedeutet ja nur, dass du zwei Berechnungseinheiten (inklusive Caches etc.) hast.
Bei Anwendungen, die sehr rechenintensiv sind, dabei aber auch einer kleinen Datenmenge operieren (optimal: < Cachegröße), ist tatsächlich ein Speedup von fast Faktor zwei zu erwarten. Arbeitet dein Algorithmus aber mit großen Datenmengen, hast du neben dem üblichen Synchronisationsaufwand das Problem, dass alle beteiligten Cores sich einen gemeinsamen Flaschenhals teilen: Den Arbeitsspeicher. Solche Algorithmen profitieren daher weniger stark von mehreren Kernen oder können unter Umständen sogar langsamer werden. Gerade aus diesem Grund wird z.Bsp. stark an parallele Sortieralgorithmen geforscht, die ein gutes Skalierungsverhalten aufweisen - du kannst ja Mal zwei parallele Mergesorts auf deiner Maschine antreten, das Ergebnis sollte relativ bescheiden ausfallen. Anwendungen bei aufgrund von I/O-Operationen o.ä. viel gewartet wird, können auch Speedups von weit mehr als Faktor zwei erreichen. mfG Markus PS: In diesem Text: Multicore = Dualcore, damit ist der Speedup bei nur rechenintensiven Anwendungen = Faktor 2 |
Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Zitat:
Ich habe es mal schnell mit Threads getestet, die - dynamisch zugeteilt vom .NET-PFX - jeweils 10 Zeilen auf einmal beharken. 3,7-fache Performance auf meine Quad-Core, ohne überhaupt den Profiler zu öffnen und nachzuschauen, was liegen bleibt :) . |
Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Ok, vom Faktor 2 bin ich weit enffernt. ich poste mal meinen Code:
Der Thread:
Delphi-Quellcode:
MainThread:
type
TPointF = record X,Y: Extended; end; TComplex = record R: Extended; I: Extended; end; TDataArray = Array of Array of Word; TWorkDoneEvent = procedure(Sender: TThread; Data: TDataArray) of object; TMandelbrotThread = class(TThread) private FSizeX,FSizeY: Integer; FData: TDataArray; FMatrix: Array of Array of TComplex; FIterations: Integer; FOnDataAvailable: TWorkDoneEvent; procedure DoWorkDone; protected procedure Execute; override; public constructor Create(ASizeX, ASizeY: Integer; P1, P2: TPointF); reintroduce; destructor Destroy; override; procedure Init(P1,P2: TPointF); property Iterations: Integer read FIterations write FIterations; property OnDataAvailable: TWorkDoneEvent read FOnDataAvailable write FOnDataAvailable; end; implementation constructor TMandelbrotThread.Create(ASizeX,ASizeY: Integer; P1,P2: TPointF); var i: Integer; begin inherited Create(true); FSizeX := ASizeX; FSizeY := ASizeY; SetLength(FData,FSizeY); SetLength(FMatrix,FSizeY); for i := 0 to FSizeY - 1 do begin SetLength(FData[i],FSizeX); FillChar(FData[i][0],FSizeX*SizeOf(Word),0); SetLength(FMatrix[i],FSizeX); end; Init(P1,P2); end; procedure TMandelbrotThread.Init(P1,P2: TPointF); var i,j: Integer; stepX,stepY: Extended; begin stepX := abs(P2.X-P1.X)/FSizeX; stepY := abs(P2.Y-P1.Y)/FSizeY; for i := 0 to FSizeY - 1 do for j := 0 to FSizeX - 1 do begin FMatrix[i,j].R := P1.X+j*stepX; FMatrix[i,j].I := P1.Y-i*stepY; end; end; procedure TMandelbrotThread.Execute; var i,j,k: Integer; tmp, x: TComplex; begin for i := 0 to FSizeY - 1 do for j := 0 to FSizeX - 1 do begin tmp := FMatrix[i,j]; for k := 1 to FIterations do begin if CAbs(tmp) > 2 then // CAbs = Betrag der Komplexen Zahl begin FData[i,j] := k; break; end; x := CSqr(tmp); // CSqr = Komplexe Zahl "tmp" wird quadriert. tmp.R := X.R + FMatrix[i,j].R; tmp.I := X.I + FMatrix[i,j].I; end; end; Synchronize(DoWorkDone); end;
Delphi-Quellcode:
procedure TForm2.Button2Click(Sender: TObject);
var tmp: Array[0..1] of TMandelbrotThread; i: Integer; begin // Linke hälfte des Bildes tmp[0] := TMandelbrotThread.Create(500,1000,PointF(-2,2),PointF(0,-2)); tmp[0].FreeOnTerminate := true; tmp[0].Iterations := 500; tmp[0].OnDataAvailable := MandelbrotEvent1; // SetThreadAffinityMask(tmp[0].Handle,1 shl 0); // Rechte Hälfte tmp[1] := TMandelbrotThread.Create(500,1000,PointF(0,2),PointF(2,-2)); tmp[1].FreeOnTerminate := true; tmp[1].Iterations := 500; tmp[1].OnDataAvailable := MandelbrotEvent2; // SetThreadAffinityMask(tmp[1].Handle,1 shl 1); // Start tmp[0].Resume; tmp[1].Resume; end; |
Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Das ist auf jeden Fall zu grobkörnig. Schon mit 100 Zeilen pro Batch komme ich nur noch auf 2,4-fache Geschwindigkeit (wenn man allerdings die Laufzeiten der einzelne Kerne zusammenzählt, kommt man fast an die Zeit des seriellen Algorithmus, Multithreading-Overhead ist also nicht mehr vorhanden).
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Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Was heißt zu grobkörnig? Soll ich kleinere Happen machen und jeder Thread bekommt die Hälfte der Happen oder wie?
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Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
*push*
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Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Zitat:
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Re: Geschwindigkeitsgewinn von Multithreading Berechnungen
Ja.. schon..
Aber soll ich dann wenn ein Thread fertig ist einen neuen erstellen der die nächsten 10 Zeilen macht? Ich verstehe nicht warum das schneller sein soll :? |
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