最近,我正在研究计算泊松分布(amath_pdist)的函数的多线程实现。目标是将工作负载分配到多个线程以提高性能,特别是对于大型阵列。然而,我注意到随着数组大小的增加,速度明显减慢,而不是达到预期的加速。
经过一番调查,我发现了罪魁祸首:虚假分享。在这篇文章中,我将解释什么是错误共享,展示导致问题的原始代码,并分享导致性能大幅提升的修复方法。
错误共享当多个线程在共享数组的不同部分工作时发生,但它们的数据驻留在同一个缓存行中。高速缓存行是内存和 CPU 高速缓存之间传输的最小数据单元(通常为 64 字节)。如果一个线程写入缓存行的一部分,就会使其他线程的该行无效,即使它们正在处理逻辑上独立的数据。由于重复重新加载缓存行,这种不必要的失效会导致性能显着下降。
这是我的原始代码的简化版本:
void *calculate_pdist_segment(void *data) { struct pdist_segment *segment = (struct pdist_segment *)data; size_t interval_a = segment->interval_a, interval_b = segment->interval_b; double lambda = segment->lambda; int *d = segment->data; for (size_t i = interval_a; i < interval_b; i++) { segment->pdist[i] = pow(lambda, d[i]) * exp(-lambda) / tgamma(d[i] + 1); } return NULL; } double *amath_pdist(int *data, double lambda, size_t n_elements, size_t n_threads) { double *pdist = malloc(sizeof(double) * n_elements); pthread_t threads[n_threads]; struct pdist_segment segments[n_threads]; size_t step = n_elements / n_threads; for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) { segments[i].data = data; segments[i].lambda = lambda; segments[i].pdist = pdist; segments[i].interval_a = step * i; segments[i].interval_b = (i == n_threads - 1) ? n_elements : (step * (i + 1)); pthread_create(&threads[i], NULL, calculate_pdist_segment, &segments[i]); } for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) { pthread_join(threads[i], NULL); } return pdist; }
上面的代码中:
这个问题对于较大的数组来说扩展性很差。虽然边界问题看起来很小,但迭代的绝对数量放大了缓存失效的成本,导致数秒的不必要的开销。
为了解决该问题,我使用 posix_memalign 来确保 pdist 数组与 64 字节边界 对齐。这保证了线程在完全独立的缓存行上运行,消除了错误共享。
这是更新后的代码:
double *amath_pdist(int *data, double lambda, size_t n_elements, size_t n_threads) { double *pdist; if (posix_memalign((void **)&pdist, 64, sizeof(double) * n_elements) != 0) { perror("Failed to allocate aligned memory"); return NULL; } pthread_t threads[n_threads]; struct pdist_segment segments[n_threads]; size_t step = n_elements / n_threads; for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) { segments[i].data = data; segments[i].lambda = lambda; segments[i].pdist = pdist; segments[i].interval_a = step * i; segments[i].interval_b = (i == n_threads - 1) ? n_elements : (step * (i + 1)); pthread_create(&threads[i], NULL, calculate_pdist_segment, &segments[i]); } for (size_t i = 0; i < n_threads; i++) { pthread_join(threads[i], NULL); } return pdist; }
对齐内存:
无缓存线共享:
提高缓存效率:
应用修复后,amath_pdist 函数的运行时间显着下降。对于我正在测试的数据集,挂钟时间从 10.92 秒下降到 0.06 秒。
感谢您的阅读!
对于任何对代码感兴趣的人,您可以在这里找到它
以上是了解并解决多线程应用程序中的错误共享以及我遇到的实际问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!