C＃中的Amdahl定律示例＃

我正在進行一些準則化工作，這讓我看到了Amdahl定律。我已閱讀了關於該主題的許多帖子;C＃中的Amdahl定律示例＃

...但希望能找到顯示在實踐中一個C＃示例。搜索沒有結果。從理論上講，應該可以製作串行應用程序，定時並行化部分，運行並行版本，記錄並行部分的長度，並比較差異（知道使用多少個處理器）與Amdahl函數的結果。這是否正確，是否有人知道這樣的例子存在？

來源

2013-01-14 windowskm

這是一個很好的問題。 Upvoted和收藏。 – Brian

齶化？ –

注：該程序的一個完整的工作可下載的版本可以在My Github Page

因此，與Amdahl定律被發現，大家平分到工作和「工作「的工作，必須連續運行」可以並行」，讓我們代表這兩個工作負載List<Action>：

var serialWorkLoad = new List<Action> { DoHeavyWork, DoHeavyWork }; 
var parallelizableWorkLoad = new List<Action> { DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork };

凡DoHeavyWork委託精闢抽象爲：

static void DoHeavyWork() 
{ 
    Thread.Sleep(500); 
}

正如你所看到的，我已經使可並行化的工作負載變得更加有趣，並且讓它成爲一個體面的例子。

接下來我們要在串口同時運行工作負載，讓我們的基線：

var stopwatch = new Stopwatch(); 
stopwatch.Start(); 
// Run Serial-only batch of work 
foreach (var serialWork in serialWorkLoad) 
{ 
    serialWork(); 
} 

var s1 = stopwatch.ElapsedMilliseconds; 

// Run parallelizable batch of work in serial to get our baseline 
foreach (var notParallelWork in parallelizableWorkLoad) 
{ 
    notParallelWork(); 
} 

stopwatch.Stop(); 
var s2 = stopwatch.ElapsedMilliseconds - s1;

在這一點上，我們有多久了每個工作負荷在連續運行。現在，讓我們再次運行它，並行化部分。

stopwatch.Reset(); 
stopwatch.Start(); 
// Run Serial-only batch of work 
foreach (var serialWork in serialWorkLoad) 
{ 
    serialWork(); 
} 

var p1 = stopwatch.ElapsedMilliseconds; 

// Run parallelizable batch of work in with as many degrees of parallelism as we can 
Parallel.ForEach(parallelizableWorkLoad, (workToDo) => workToDo()); // In Java this is Magic Unicorns 

stopwatch.Stop(); 
var p2 = stopwatch.ElapsedMilliseconds - p1;

現在，我們有基線和並行版本，我們可以計算出加速和報告我們的發現：

var speedup = (double)(s1 + s2)/(p1 + p2); 

Console.WriteLine("Serial took : {2}ms, {0}ms for serial work and {1}ms for parallelizable work", s1, s2, s1 + s2); 
Console.WriteLine("Parallel took: {2}ms, {0}ms for serial work and {1}ms for parallelizable work", p1, p2, p1 + p2); 
Console.WriteLine("Speedup was {0:F}x", speedup);

而作爲Amdahl定律告訴你，這是很難與完美比例由於僅使用串行工作而導致的內核數量。

來源

2013-01-16 06:39:02

C＃中的Amdahl定律示例＃

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