爲什麼PLINQ比循環慢？

比方說，我有兩種方法：爲什麼PLINQ比循環慢？

public BigInteger PFactorial(int n) 
{ 
    return Enumerable.Range(1, n) 
        .AsParallel() 
        .Select(i => (BigInteger)i) 
        .Aggregate(BigInteger.One, BigInteger.Multiply); 
} 

public BigInteger Factorial(int n) 
{ 
    BigInteger result = BigInteger.One; 
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
     result *= i; 
    return result; 
}

下面是結果我：

PFactorial(25000) -> 0,9897 seconds 
Factorial(25000) -> 0,9252 seconds

據我所知，PLINQ有，因爲線程設置的一些開銷，但這麼大的我期待PLINQ更快。

這裏是另外一個結果是：

PFactorial(50000) -> 4,91035 seconds 
Factorial(50000) -> 4,40056 seconds

來源

2015-10-26 Matias Cicero

這就是爲什麼我們的標杆。不要猜測並行化某件事會獲得多少收益，而應該測試一下，所以你肯定知道。當然，請記住，聚合可以並行，但並不像其他類型的操作（如預測）那樣有效。 – Servy

'Aggregate'不會並行發生。 – Ryan

'Enumerable.Range'也會造成一些額外的時間... –

~~並行是不是真的有可能與彙總。至少我無法想象在我的腦海裏。任何方式，~~您應該通過將列表分成塊來實現並行化。找到那些結果。最後再乘以大塊。這是PLinq的快速方法。

static public BigInteger PFactorial(int n) 
{ 
    var range = Enumerable.Range(1, n).Select(x => (BigInteger) x).AsParallel(); 
    var lists = range.GroupBy(x => x/(n/Environment.ProcessorCount)).Select(x => x.AsEnumerable()); 
    var results = lists.Select(x => x.Aggregate(BigInteger.One, BigInteger.Multiply)); 
    var result = results.Aggregate(BigInteger.One, BigInteger.Multiply); 
    return result; 
}

測試

PFactorial(50000) -> 1,41 seconds 
Factorial(50000) -> 2,69 seconds

編輯：由於Servy和Chatzigiannakis提到的，如果你不使用它的種子可以完美使用並行，你會得到幾乎相同的結果如上（快一點）。

return Enumerable.Range(1,n).Select(x => (BigInteger)x).AsParallel().Aggregate(BigInteger.Multiply);

來源

2015-10-26 20:04:09

'Aggregate'''絕對可以並行執行它的工作，而不是在有種子的時候。當然，它的工作方式與您所做的完全一致，即將工作分解爲塊，並行彙總，然後梳理中間結果。 – Servy

我嘗試過不使用種子。我仍然得到與正常階乘相同的結果。任何方式感謝信息。我看着它。 @Servy –

'ParallelEnumerable.Aggregate'在內部區分關聯和非關聯聚合函數，並行運行前者。當沒有說明時，我認爲它假設了聯想（和交換）。 –

請不要以爲pLinQ總是比LinQ快。基於許多條件的PLinQ執行時間

只有當有更多元素並且有一些CPU密集型查詢時才使用PLinQ。我建議在函數中使用System.Threading.Thread.Sleep(1)來模擬CPU負載作爲週期延遲，然後從LinQ和PlinQ調用該函數10000次。然後你可以看到差異。請發現sample here

您當前的函數因爲實際上沒有執行任何CPU密集型任務和原因PLinQ需要更多的時間，因爲它會使查詢在多個核心中運行，並將單個核心的結果合併到單個輸出中，時間然後正常。

還要確保您使用的是多核心處理器（最低4會給你很好的分析）

來源

2015-10-26 20:05:15

*「您當前的函數Factorial實際上沒有執行任何CPU密集型任務」*是的，是的。 – Ryan

@minitech它不是 - 它只是將一些數字相乘，看起來平均（4900ms/50000）0.098ms乘法。爲了實現任何收益，特別是要考慮所有工作，以確定批量，啓動線程，處理所有包裝等，這不是一項偉大的任務。 – NPSF3000

@ NPSF3000：經公認的答案證明，它可以實現收益。 – Ryan

爲什麼PLINQ比循環慢？

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