에라토스테네스 알고리즘의 동시 체(Concurrent Sieve)가 순차 버전보다 느린 이유는 무엇입니까?

Eratosthenes의 소수는 동시 알고리즘보다 순차적으로 더 빠릅니까?

일반적으로 동시 알고리즘이 순차 알고리즘보다 빠르다고 가정합니다. 그러나 주어진 코드에서 에라토스테네스의 체 알고리즘의 동시 버전은 순차 버전보다 느립니다. 이 문서에서는 예상치 못한 결과의 이유를 살펴보고 제공된 코드의 잠재적인 문제를 강조하며 순차 구현과 동시 구현 모두의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 최적화 방법을 제안합니다.

코드 분석

순차 구현

PrimesSeq 클래스는 에라토스테네스의 체 알고리즘의 순차 버전을 구현합니다. 체를 나타내기 위해 바이트 배열 bitArr을 사용합니다. 배열의 각 비트는 숫자를 나타내며, 비트가 설정된 경우 해당 숫자는 소수가 아닌 것으로 표시됩니다. 알고리즘은 2부터 시작하여 체를 반복하고 현재 숫자의 모든 배수를 소수가 아닌 것으로 표시합니다. isPrime 함수는 체의 해당 비트가 설정되지 않았는지 확인하여 숫자가 소수인지 확인합니다. printAllPrimes 함수는 알고리즘에서 찾은 모든 소수를 인쇄합니다.

동시 구현

PrimesPara 클래스는 Sieve of Eratosthenes 알고리즘의 동시 버전을 구현합니다. 시브를 여러 청크로 나누고 각 청크를 별도의 스레드에 할당합니다. 각 스레드는 자신에게 할당된 숫자의 배수를 소수가 아닌 것으로 표시하는 일을 담당합니다. 메인 스레드는 초기 소수를 생성하고 스레드를 시작하는 역할을 담당합니다. crossOut 함수는 숫자를 소수가 아닌 것으로 표시하는 데 사용됩니다. generateErastothenesConcurrently 함수는 소수를 동시에 생성합니다.

성능 비교

주어진 코드에서 알고리즘의 동시 버전은 순차 버전보다 약 10배 느립니다. 동시 알고리즘은 일반적으로 순차 알고리즘보다 빠르기 때문에 이는 예상치 못한 일입니다.

동시 구현의 병목 현상

제공된 코드에는 몇 가지 잠재적인 병목 현상이 있습니다.

• 스레드 생성 및 동기화 오버헤드: 여러 스레드를 생성하고 동기화하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 경우 동시 구현은 시브(sieve)의 각 청크에 대해 스레드를 생성하므로 상당한 오버헤드가 추가될 수 있습니다.
• 잘못된 공유: 여러 스레드가 동일한 메모리 위치에 액세스하면 작업을 방해할 수 있습니다. 서로 성능 저하를 초래합니다. 이 경우 스레드는 bitArr 배열을 공유하므로 잘못된 공유로 이어질 수 있습니다.
• 부하 불균형: 체를 스레드 간에 균등하게 나누지 않으면 일부 스레드에 더 많은 작업이 발생할 수 있습니다. 로드 불균형으로 이어집니다.

최적화

순차 구현과 동시 구현 모두에 적용할 수 있는 몇 가지 최적화가 있습니다.

• 보다 효율적인 데이터 구조 사용: 체를 표현하기 위해 바이트 배열을 사용하는 대신 비트 세트 또는 희소 배열과 같은 보다 효율적인 데이터 구조를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리 사용량이 줄어들고 성능이 향상될 수 있습니다.
• 스레드 생성 및 동기화 오버헤드 감소: 가능하다면 사용되는 스레드 수를 줄여 스레드 생성 및 동기화 오버헤드를 최소화해야 합니다.
• 거짓 공유 줄이기: 패딩을 사용하거나 거짓 공유로 고통받지 않는 다른 데이터 구조를 사용하면 거짓 공유를 줄일 수 있습니다.
• 부하 균형 조정: 모든 스레드가 대략 동일한 작업량을 수행하도록 체를 스레드 간에 균등하게 나누어야 합니다.

결론

동시 알고리즘은 일반적으로 순차 알고리즘보다 빠릅니다. 즉 순차 알고리즘이 더 빠른 경우도 있습니다. 에라토스테네스의 체(Sieve of Eratosthenes) 알고리즘의 경우 스레드 생성 및 동기화의 오버헤드, 잘못된 공유 및 로드 불균형이 동시성의 이점보다 클 수 있습니다.

이 기사에 설명된 최적화를 적용하면 다음이 가능합니다. 에라토스테네스의 체 알고리즘의 순차 구현과 동시 구현 모두의 성능을 향상시킵니다.

위 내용은 에라토스테네스 알고리즘의 동시 체(Concurrent Sieve)가 순차 버전보다 느린 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!