Warum ist meine gleichzeitige Implementierung des Siebes des Eratosthenes langsamer als die sequentielle Version?

Eratosthenes-Sieb für die Prime-Generierung

In Ihrem Fall ist die Leistung der sequentiellen Implementierung des Sieb des Eratosthenes aufgrund des durch die Threads verursachten Overheads besser als die gleichzeitige Version . Hier sind einige mögliche Gründe:

1. Thread-Overhead: Das Erstellen und Verwalten von Threads verursacht Overhead in Bezug auf Speicherzuweisung, Planung, Synchronisierung und Kontextwechsel. Dieser Overhead kann die Leistung des gleichzeitigen Algorithmus erheblich verringern, insbesondere wenn es um eine relativ kleine Anzahl von Primzahlen geht.
2. Feinkörnige Aufgaben: Die Aufgabe besteht darin, Primzahlen innerhalb eines bestimmten Bereichs zu generieren relativ klein und kann problemlos von einem einzelnen Thread verarbeitet werden. Das Erstellen mehrerer Threads zur Bewältigung solch kleiner Aufgaben kann zu unnötigem Overhead führen und die Komplexität des Codes erhöhen.
3. Synchronisierung: Bei der gleichzeitigen Implementierung müssen Threads miteinander koordiniert werden, um die Generierung von zu vermeiden Führen Sie dieselben Primzahlen mehrmals durch und stellen Sie sicher, dass alle Primzahlen generiert werden. Dieser Synchronisierungsprozess kann zusätzlichen Overhead verursachen und die Leistung verlangsamen.
4. Cache-Lokalität: Die sequentielle Version des Algorithmus weist im Vergleich zur gleichzeitigen Version eine bessere Cache-Lokalität auf. Beim sequentiellen Algorithmus befinden sich die Daten, auf die die Schleife zugreift, im zusammenhängenden Speicher, wodurch die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sie sich im Cache befinden. Im Gegensatz dazu erfordert die gleichzeitige Version möglicherweise den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Threads, die sich möglicherweise nicht im Cache befinden und zu Cache-Fehlern führen können.

Berücksichtigen Sie die folgenden Strategien, um die Leistung Ihrer gleichzeitigen Implementierung zu verbessern :

1. Thread-Anzahl erhöhen: Wenn die Anzahl der verfügbaren Kerne größer ist als die Anzahl der von Ihnen verwendeten Threads, versuchen Sie, die Thread-Anzahl zu erhöhen, um die Arbeitslast gleichmäßiger zu verteilen.
2. Grobkörnige Aufgaben: Teilen Sie den Zahlenbereich in größere Blöcke auf und weisen Sie jeden Block einem separaten Thread zu. Dadurch wird die Anzahl der Synchronisierungspunkte reduziert und die Leistung verbessert.
3. Sperrfreie Datenstrukturen: Verwenden Sie sperrenfreie Datenstrukturen, wie z. B. atomare Variablen oder Vergleichs- und Austauschoperationen Vermeiden Sie Konflikte und verbessern Sie die Synchronisierungseffizienz.
4. Caching-Ergebnisse: Speichern Sie die generierten Primzahlen in einer gemeinsamen Datenstruktur, auf die alle Threads zugreifen können, wodurch die Notwendigkeit verringert wird, dass jeder Thread dieselben Primzahlen generiert .
5. Benchmarking: Führen Sie Benchmarks durch, um die Leistung Ihres Codes unter verschiedenen Bedingungen zu messen und mögliche Engpässe zu identifizieren.

Darüber hinaus finden Sie hier einige spezifische Optimierungen kann auf Ihren Code angewendet werden:

1. Verwenden Sie ein Bitset anstelle eines Byte-Arrays:Ein Bitset ist effizienter zum Speichern von Primflags und bietet schnellere bitweise Operationen.
2. Vermeiden Sie unnötigen Thread Synchronisierung: Nur synchronisieren, wenn unbedingt erforderlich, z. B. beim Aktualisieren gemeinsam genutzter Datenstrukturen.
3. Schleifenleistung optimieren: Verwenden Sie abgerollte Schleifen oder SIMD-Anweisungen, um die Leistung innerer Schleifen zu verbessern.
4. Vorberechnete Primzahlen verwenden:Speichern Sie eine Liste vorberechneter Primzahlen und verwenden Sie diese, um schnell nach kleinen Primzahlen zu suchen.

Wenn Sie diese Probleme beheben, sollten Sie dazu in der Lage sein Verbessern Sie die Leistung Ihrer gleichzeitigen Implementierung und machen Sie sie schneller als die sequentielle Version.

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