Pourquoi ma mise en œuvre simultanée du Tamis d'Eratosthène est-elle plus lente que la version séquentielle ?

Eratosthenes Sieve for Prime Generation

Dans votre cas, l'implémentation séquentielle du Sieve of Eratosthenes fonctionne mieux que la version concurrente en raison de la surcharge introduite par les threads . Voici quelques raisons possibles :

1. Surcharge des threads : La création et la gestion des threads entraînent une surcharge en termes d'allocation de mémoire, de planification, de synchronisation et de changement de contexte. Cette surcharge peut réduire considérablement les performances de l'algorithme concurrent, en particulier lorsqu'il s'agit d'un nombre relativement petit de nombres premiers.
2. Tâches à grain fin : La tâche de génération de nombres premiers dans une plage spécifique est relativement petit et peut être facilement géré par un seul thread. La création de plusieurs threads pour gérer de si petites tâches peut introduire une surcharge inutile et augmenter la complexité du code.
3. Synchronisation : Dans l'implémentation simultanée, les threads doivent se coordonner les uns avec les autres pour éviter de générer le les mêmes nombres premiers plusieurs fois et assurez-vous que tous les nombres premiers sont générés. Ce processus de synchronisation peut introduire une surcharge supplémentaire et ralentir les performances.
4. Localité du cache : La version séquentielle de l'algorithme a une meilleure localité de cache par rapport à la version concurrente. Dans l'algorithme séquentiel, les données auxquelles la boucle accède sont situées dans une mémoire contiguë, ce qui les rend plus susceptibles de se trouver dans le cache. En revanche, la version simultanée peut impliquer l'accès à des données provenant de différents threads, qui peuvent ne pas être dans le cache et entraîner des échecs de cache.

Pour améliorer les performances de votre implémentation simultanée, envisagez les stratégies suivantes :

1. Augmentez le nombre de threads : Si le nombre de cœurs disponibles est supérieur au nombre de threads que vous utilisez, essayez d'augmenter le nombre de threads pour répartir la charge de travail plus uniformément.
2. Tâches à gros grains : Divisez la plage de nombres en morceaux plus grands et attribuez chaque morceau à un fil de discussion distinct. Cela réduira le nombre de points de synchronisation et améliorera les performances.
3. Structures de données sans verrouillage : Utilisez des structures de données sans verrouillage, telles que des variables atomiques ou des opérations de comparaison et d'échange, pour évitez les conflits et améliorez l'efficacité de la synchronisation.
4. Résultats de la mise en cache : Stockez les nombres premiers générés dans une structure de données partagée accessible à tous les threads, réduisant ainsi la nécessité pour chaque thread de générer les mêmes nombres premiers .
5. Benchmarking : Exécutez des benchmarks pour mesurer les performances de votre code dans différentes conditions et identifier les goulots d'étranglement potentiels.

De plus, voici quelques optimisations spécifiques que vous peut s'appliquer à votre code :

1. Utilisez un jeu de bits au lieu d'un tableau d'octets : Un jeu de bits est plus efficace pour stocker les indicateurs principaux et permet des opérations au niveau du bit plus rapides.
2. Évitez les threads inutiles synchronisation : Synchronisez uniquement lorsque cela est absolument nécessaire, par exemple lors de la mise à jour des structures de données partagées.
3. Optimisez les performances des boucles : Utilisez des boucles déroulées ou des instructions SIMD pour améliorer les performances des boucles internes.
4. Utiliser des nombres premiers précalculés : Stockez une liste de nombres premiers précalculés et utilisez-les pour rechercher rapidement les petits nombres premiers.

En résolvant ces problèmes, vous devriez être en mesure de améliorez les performances de votre implémentation simultanée et rendez-la plus rapide que la version séquentielle.

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