ゴルーチンがこの移動平均計算のパフォーマンスを向上させないのはなぜですか?

恥ずかしい並列タスクと Go パフォーマンス

背景:

提供されたコードは最適化に対応していますデータ ウィンドウの移動平均を含む計算のパフォーマンスを向上させるタスク。 goroutine を使用して大幅な高速化を達成するという目標。

質問:

提供されている goroutine ベースの実装 (moving_avg_concurrent2 および Moving_avg_concurrent3) が期待されるパフォーマンスを示さないのはなぜですか

答え:

事実 #1: このタスクは恥ずかしいほど並列ではありません

移動平均の計算は本質的に逐次的なプロセス。複数のデータポイントを操作しますが、計算はウィンドウ内の以前の値に依存するため、操作を完全に並列化することは不可能です。

事実 #2: Go の分散処理の制限

Go の分散処理機能は、処理の大部分が並列処理されている場合にのみ有効になります。この場合、移動平均の計算は主に逐次的に行われるため、分散の利点が制限されます。

追加の考慮事項:

• 初期化と同期のオーバーヘッド: ゴルーチンの作成と同期により追加のオーバーヘッドが発生し、特に並列処理の利点を上回る可能性があります。実行時間の短い計算用。
• データの分割と通信: 並列処理のために入力データを複数のチャンクに分割するには、追加の分割と通信の手順が必要となり、オーバーヘッドも追加されます。
• 並列作業が不十分です: 移動平均の計算には、比較的少量の

結論:

ゴルーチンと並列処理は、特定の種類の処理では効果的ですが、計算に関しては、パフォーマンス向上のための特効薬ではありません。この場合、移動平均計算の固有の逐次的性質により、並列処理の利点が制限されます。

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