Оптимизация многопоточности в Delphi 2010: почему параллельные вычисления не ускоряют работу программы?

Delphi , Компоненты и Классы , Потоки

Вопрос пользователя заключается в том, что при использовании многопоточности в Delphi 2010 на компьютере с процессором Intel Core i7 и Windows 7 x64, разница во времени выполнения кода с использованием одного потока и нескольких потоков незначительна. Пользователь ожидает более существенного ускорения, однако фактическое время выполнения остается примерно одинаковым (около 12 секунд). В контексте предоставлено решение проблемы, которое указывает на узкие места в использовании многопоточности.

Основные моменты из контекста:

• Пользователь запускает 10 потоков для выполнения одной и той же задачи.
• Задача состоит в выполнении цикла, который вызывает функцию IntToStr для каждого числа от 1 до 10 миллионов.
• В коде используется класс TMyThread, который наследуется от TThread и переопределяет метод Execute.
• При запуске нескольких потоков используется приоритет tpTimeCritical и маскирование потока для привязки к определенным ядрам процессора.
• В качестве меры времени используется GetTickCount.

Подтвержденный ответ:

Основная проблема заключается в том, что операции с памятью, такие как выделение и освобождение, являются узким местом. Когда в качестве задачи используется вычисление математической функции (например, Cos(a)), многопоточность работает эффективно. Однако, если задача связана с операциями памяти, например, выделение и освобождение памяти, многопоточная версия работы становится медленнее, чем однопоточная.

В случае использования IntToStr в цикле, происходит временное создание строк, которые затем освобождаются, что и приводит к узкому месту в многопоточной обработке. Многопоточный менеджер памяти добавляет дополнительные проверки, которые могут замедлить работу программы, особенно если операции с памятью являются "горячей точкой".

Рекомендации:

1. Используйте другие задачи для многопоточности, которые не связаны с интенсивными операциями по работе с памятью.
2. Рассмотрите возможность использования других менеджеров памяти, например, TopMM, который лучше масштабируется на многопроцессорных системах.
3. Избегайте использования приоритета tpTimeCritical, если это не абсолютно необходимо, и не вмешивайтесь в управление приоритетами и маскирование потоков, если не имеете глубоких знаний в этой области.

Примеры кода:

Вот пример кода, который демонстрирует использование многопоточности без интенсивных операций с памятью:

procedure TForm1.DoTestMath;
var
  i: Integer;
  a: Double;
begin
  a := 0;
  for i := 1 to 10000000 do
    a := Cos(a);
end;

И пример кода, который демонстрирует проблемы с многопоточностью из-за операций с памятью:

procedure TForm1.DoTestMemory;
var
  i: Integer;
  p: Pointer;
begin
  for i := 1 to 10000000 do begin
    GetMem(p, 10);
    FreeMem(p);
  end;
end;

Заключение:

При использовании многопоточности в Delphi 2010 важно понимать, какие операции выполняются в задачах, и как они могут быть затруднены из-за конкурентного доступа к ресурсам, таким как менеджер памяти. Используя правильные алгоритмы и инструменты, можно добиться существенного ускорения выполнения программ за счет параллельных вычислений.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Контекст вопроса заключается в том, что многопоточность в Delphi 2010 не приводит к ожидаемому ускорению программы из-за узких мест, связанных с операциями с памятью, и предлагаются рекомендации по оптимизации.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Потоки ::