Pourquoi les Goroutines n'améliorent-ils pas les performances dans ce calcul de moyenne mobile ?

Tâches parallèles embarrassantes et performances Go

Contexte :

Le code fourni répond à une optimisation tâche visant à améliorer les performances d'un calcul impliquant la moyenne mobile d'une fenêtre de données, dans le but d'obtenir des accélérations significatives en utilisant goroutines.

Question :

Pourquoi les implémentations basées sur les goroutines fournies (moving_avg_concurrent2 et moving_avg_concurrent3) ne démontrent-elles pas les performances attendues améliorations ?

Réponse :

Fait n° 1 : Cette tâche n'est pas embarrassante en parallèle

Le calcul de la moyenne mobile est intrinsèquement un processus séquentiel. Bien qu'il fonctionne sur plusieurs points de données, le calcul dépend des valeurs précédentes dans la fenêtre, ce qui rend impossible la parallélisation complète de l'opération.

Fait n°2 : les limites du traitement distribué de Go

Les capacités de traitement distribué de Go ne deviennent efficaces que lorsque la majeure partie du traitement est en parallèle. Dans ce cas, le calcul de la moyenne mobile est principalement séquentiel, ce qui limite les avantages de la distribution.

Considérations supplémentaires :

• Frais généraux d'initialisation et de synchronisation : La création et la synchronisation de goroutines entraînent une surcharge supplémentaire, qui peut contrebalancer les avantages du traitement parallèle, en particulier pour les calculs à exécution courte. fois.
• Partitionnement et communication des données : La division des données d'entrée en morceaux pour un traitement parallèle nécessite des étapes de partitionnement et de communication supplémentaires, qui ajoutent également des frais généraux.
• Insuffisant Travail parallèle : Le calcul de la moyenne mobile nécessite une quantité relativement faible de travail non séquentiel, ce qui rend difficile l'obtention d'accélérations significatives grâce à parallélisation.

Conclusion :

Bien que les Goroutines et le traitement parallèle puissent être efficaces pour certains types de calculs, ils ne constituent pas une solution miracle pour améliorer les performances. Dans ce cas, la nature séquentielle inhérente au calcul de la moyenne mobile limite les avantages du traitement parallèle.

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