【问题标题】:pmap slow for toy example玩具示例的 pmap 慢
【发布时间】:2016-05-14 02:23:25
【问题描述】:

我正在 Julia 中测试并行性,看看我的机器上是否有加速(我正在选择一种语言来实现新算法)。我不想花大量时间写一个巨大的例子,所以我在发布版本 Julia 0.4.5(Mac OS X 和双核)上做了以下测试:

$ julia -p2

julia> @everywhere f(x) = x^2 + 10
julia> @time map(f, 1:10000000)
julia> @time pmap(f, 1:10000000)

pmap 比 map (>20x) 慢得多,并且分配的内存远远超过 10 倍。我做错了什么?

谢谢。

【问题讨论】:

    标签: parallel-processing julia pmap


    【解决方案1】:

    这是因为 pmap 旨在为每个核心进行大量计算,而不是许多简单的计算。如果您使用简单的功能作为您的功能,沿着处理器移动信息的开销大于好处。相反,测试这段代码(我在 i7 中使用 4 个内核运行它):

    function fast(x::Float64)
        return x^2+1.0
    end
    
    function slow(x::Float64)
        a = 1.0
        for i in 1:1000
            for j in 1:5000
                a+=asinh(i+j)
            end
        end
        return a
    end
    
    info("Precompilation")
    map(fast,linspace(1,1000,1000)) 
    pmap(fast,linspace(1,1000,1000))
    map(slow,linspace(1,1000,10)) 
    pmap(slow,linspace(1,1000,10))
    
    info("Testing slow function")
    @time map(slow,linspace(1,1000,10)) #3.69 s
    @time pmap(slow,linspace(1,1000,10)) #0.003 s
    info("Testing fast function")
    @time map(fast,linspace(1,1000,1000)) #52 μs
    @time pmap(fast,linspace(1,1000,1000)) #775 s
    

    对于很多非常小的迭代的并行化,你可以使用@parallel,在文档中搜索它。

    【讨论】:

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