Akka - 負載平衡和充分利用處理器

我寫了一個矩陣乘法算法，它使用並行集合來加速乘法。Akka - 負載平衡和充分利用處理器

，過程大概是：

(0 until M1_ROWS).grouped(PARTITION_ROWS).toList.par.map(i => 
    singleThreadedMultiplicationFAST(i.toArray.map(m1(_)), m2) 
).reduce(_++_)

現在我想這樣做在阿卡，所以我所做的是：

val multiplyer = actorOf[Pool] 
multiplyer start 
val futures = (0 until M1_ROWS).grouped(PARTITION_ROWS).map(i => 
    multiplyer ? MultiplyMatrix(i.toArray.map(m1(_)), m2) 
) 
futures.map(_.get match { case res :Array[Array[Double]] => res }).reduce(_++_) 

class Multiplyer extends akka.actor.Actor{ 
    protected def receive = { 
    case MultiplyMatrix(m1, m2) => self reply singleThreadedMultiplicationFAST (m1,m2) 
    } 
} 
class Pool extends Actor with DefaultActorPool 
    with FixedCapacityStrategy with RoundRobinSelector { 

    def receive = _route 
    def partialFill = false 
    def selectionCount = 1 
    def instance = actorOf[Multiplyer] 
    def limit = 32 // I tried 256 with no effect either 
}

原來，這個算法基於actor版本在我的i7 sandybridge上僅使用 200％，而平行收集版本是，使用600％的處理器，速度提高4-5倍。我想這可能是調度員，並試圖此：

self.dispatcher = Dispatchers.newThreadBasedDispatcher(self, mailboxCapacity = 100)

，這（我分享者之間的一個）：

val messageDispatcher = Dispatchers.newExecutorBasedEventDrivenDispatcher("d1") 
    .withNewBoundedThrea dPoolWithLinkedBlockingQueueWithUnboundedCapacity(100) 
    .setCorePoolSize(16) 
    .setMaxPoolSize(128) 
    .setKeepAliveTimeInMillis(60000).build

但我沒有看到任何改變。該算法仍然只有200％的處理器使用率，並且該算法比平行收集版本慢了4-5倍。

我相信我在做一些愚蠢的，所以請幫助！:)

來源

2011-12-06 piotrga

這個表達式：

val futures = (0 until M1_ROWS).grouped(PARTITION_ROWS).map(i => 
    multiplyer ? MultiplyMatrix(i.toArray.map(m1(_)), m2) 
)

創建一個延遲集合，讓你_.get使你的整個程序序列。所以解決方案是通過添加toList或類似的方法來使表達式嚴格。

來源

2011-12-06 19:06:45

Akka - 負載平衡和充分利用處理器

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