多线程向量求和的可扩展性答案

【问题标题】：Scalability of multi-threaded vector sum多线程向量求和的可扩展性
【发布时间】：2018-06-18 15:49:57
【问题描述】：

这是一段用于多线程向量求和的 C++11 代码。

#include <thread>

template<typename ITER>
void sum_partial(ITER a, ITER b, double & result) {
  result = std::accumulate(a, b, 0.0);
}

template<typename ITER>
double sum(ITER begin, ITER end, unsigned int nb_threads) {
  size_t len = std::distance(begin, end);
  size_t size = len/nb_threads;

  std::vector<std::thread> thr(nb_threads-1);
  std::vector<double> r(nb_threads);
  size_t be = 0;
  for(size_t i = 0; i < nb_threads-1; i++) {
    size_t en = be + size;
    thr[i] = std::thread(sum_partial<ITER>, begin + be, begin + en, std::ref(r[i]));
    be = en;
  }
  sum_partial(begin + be, begin + len, r[nb_threads-1]);
  for(size_t i = 0; i < nb_threads-1; i++)
    thr[i].join();
  return std::accumulate(r.begin(), r.end(), 0.0);
}

典型的用法是 sum(x.begin(), x.end(), n) 和 x 一个双精度向量。

这是一个图表，显示计算时间作为线程数的函数（求和 10⁷ 值的平均时间，在没有其他任何运行的 8 核计算机上 - 我在 32 核计算机上尝试过，行为非常类似）。

为什么可扩展性这么差？可以改进吗？

我的（非常有限的）理解是，为了具有良好的可扩展性，线程应该避免在同一个缓存行中写入。这里所有线程都写入r 一次，在它们计算的最后，我不希望它成为限制因素。是内存带宽问题吗？

【问题讨论】：

需要 y 轴上的单位。
@UKMonkey 只需几秒钟，但我认为这并不重要......
好吧，如果需要 Milliseconds to create thread: 0.015625 看起来线程创建可能是您的瓶颈 - 如果您的单位错误
@Elvis 这就是单位很重要的原因。
@Elvis 是的，你错了。 std::accumulate 被定义为左折叠，矢量化会破坏这一点，因为浮点加法 is not associative。（根据 fp 严格性设置，库/编译器可能会这样做。）我肯定会反对使用 std::accumulate 以获得最佳性能。

标签： c++ multithreading scalability

【解决方案1】：

accumulate 在 cpu 算术单元上的利用率很低，但缓存和内存吞吐量很可能是瓶颈，尤其是对于 10^7 double 或 1000 万 double = 80MB 数据，这远远超过 CPU 缓存大小.

要克服缓存和内存吞吐量瓶颈，您可能需要enable prefetch 和-fprefetch-loop-arrays，甚至手动进行一些组装。

【讨论】：