Ускорение алгоритма DE с помощью параллельной обработки в Delphi: причины замедления и их устранение

Delphi , Компоненты и Классы , Потоки

Разработчики, работающие с оптимизационными алгоритмами, часто сталкиваются с необходимостью ускорения вычислений за счет параллельной обработки. В случае использования алгоритма дифференциальной эволюции (DE) для оптимизации, параллелизация может значительно сократить время расчета, особенно на многоядерных процессорах. Однако, как показывает практика, параллелизация не всегда приводит к ожидаемому ускорению, и в некоторых случаях может даже замедлить выполнение программы.

Причины замедления

Основная проблема, описанная в вопросе, связана с использованием библиотеки OmniThreadLibrary для параллельной обработки в Delphi. Параллельный вариант алгоритма работает медленнее, чем последовательный, несмотря на использование 8-ядерного процессора. Причиной замедления может быть:

• Неэффективное использование ресурсов: Параллельные вычисления могут быть неэффективными, если задачи слишком малы для того, чтобы выигрыш от параллелизации перекрывал затраты на управление потоками.
• Конкурентный доступ к данным: Если потоки одновременно обращаются к общим ресурсам, это может привести к задержкам из-за необходимости синхронизации.
• Неэффективный алгоритм случайных чисел: Использование глобальной переменной для генерации случайных чисел может привести к конкурентным записям и замедлению выполнения.

Устранение замедления

Для устранения замедления можно предпринять следующие шаги:

1. Использование локальных переменных для генерации случайных чисел: Каждый поток должен использовать свою собственную переменную для генерации случайных чисел, чтобы избежать конкурентного доступа.

2. Переход на тип Double: Использование типа Extended может привести к дополнительным задержкам из-за его свойств выравнивания в памяти.

3. Оптимизация вычислений: Замена выражения X*X на Sqr(X) может немного ускорить выполнение.

4. Оптимизация распределения задач: Равномерное распределение задач между потоками может улучшить параллельную производительность.

5. Анализ профилировщиком: Использование профилировщика может помочь выявить узкие места в коде, которые необходимо оптимизировать.

Пример кода

// Функция генерации случайных чисел с использованием локальной переменной
threadvar
  RandSeed: Longint;

function ThreadSafeRandom: Double;
var
  Temp: Longint;
  F: Double;
begin
  Temp := RandSeed * $08088405 + 1;
  RandSeed := Temp;
  F  := Int64(Cardinal(Temp));
  Result := F * two2neg32;
end;

Заключение

При параллелизации алгоритма DE важно учитывать множество факторов, включая размер задач, доступ к данным и эффективность используемых алгоритмов. С учетом этих факторов, можно значительно ускорить выполнение алгоритма, используя возможности многоядерных процессоров.

Этот ответ представляет собой пересказ проблемы и предложенного решения, с учетом альтернативных подходов и возможных оптимизаций.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Ускорение алгоритма дифференциальной эволюции с помощью параллельной обработки в Delphi и выявление причин замедления, связанных с управлением потоками и конкурентным доступом к ресурсам, с последующими шагами по их устранению.

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 ::