Оптимизация Многопоточных Вычислений в Delphi: Использование OTL для Максимальной Загрузки Процессоров

Delphi , Компоненты и Классы , Потоки

Вопрос, поднятый пользователем, связан с использованием многопоточности в программе на Delphi с применением библиотеки OTL (OmniThreadLibrary). Пользователь столкнулся с ситуацией, когда при выполнении многопоточной программы используется только половина доступных процессоров (4 из 8). В контексте обсуждения было отмечено, что задача, выполняемая потоками, может быть связана с вводом-выводом (I/O), что может быть причиной ограничения использования процессоров.

Проблема и Контекст

При использовании многопоточности с помощью Parallel.ForEach в OTL, пользователь ожидал полной загрузки всех доступных процессоров, но фактически загружалось только 4 из 8. Параметр .NumTasks был установлен в значение, соответствующее количеству элементов в CalcList, что составляло 16 для процессора Intel I7 с гиперпоточностью.

Альтернативный Ответ

В обсуждении было высказано предположение, что проблема может быть связана с ограничениями, связанными с вводом-выводом. Также было предложено проверить, не является ли задача EntrySearch, выполняемая в каждом потоке, зависимой от I/O. В качестве альтернативного подхода было предложено заменить EntrySearch на задачу, выполняющую только арифметические операции, чтобы исключить влияние I/O.

Подтвержденный Ответ

В ответе, подтвержденном сообществом, было указано, что проблема не в библиотеке OTL, а в коде пользователя. Пример кода, предоставленный в ответе, демонстрирует полное использование всех 8 процессоров без ограничения .NumTasks. Предложено было пересмотреть подход к чтению и обработке данных, чтобы избежать I/O-ограничений при многопоточной обработке.

Оптимизация Многопоточных Вычислений

Для оптимизации многопоточных вычислений в Delphi с использованием OTL, важно учитывать следующие моменты:

1. Анализ Зависимостей от I/O: Убедитесь, что ваша задача не ограничена вводом-выводом. Если это так, многопоточность может не принести ожидаемого ускорения.

2. Выбор Подходящей Задачи: Выберите задачу, которая действительно вычислительно интенсивна и не зависит от I/O. Пример такой задачи:

pascal begin Parallel.ForEach(0, 100) .Execute( procedure(const value: integer) var newValue: Single; I: Integer; begin newValue := value; for I := 1 to 100000000 do begin newValue := newValue * I; newValue := newValue / I; // Пустая операция, только для загрузки процессора end; end); ShowMessage('Done!'); end;

1. Оптимизация Чтения Данных: Чтение данных лучше выполнять в одном потоке, а обработку данных — в многопоточном режиме.

2. Тестирование и Анализ Производительности: Проведите тесты с различными нагрузками и анализируйте использование процессоров, чтобы понять, где именно кроется проблема.

3. Использование .NumTasks: Параметр .NumTasks следует использовать осторожно, так как он определяет количество одновременно выполняемых задач. Необходимо найти баланс, который обеспечит максимальную загрузку процессоров без избыточного количества переключений контекста.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете улучшить многопоточные вычисления в ваших Delphi-проектах, используя OTL для достижения максимальной загрузки процессоров.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Пользователь сталкивается с проблемой оптимизации многопоточных вычислений в Delphi с использованием библиотеки OTL, где при выполнении задач используется только половина доступных процессоров из-за возможного ограничения ввода-выво

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 ::