最大并行度决定最佳值

Question

简单问题。

对于任何给定的算法，如何确定MaxDegreeOfParallelism的最佳值？需要考虑哪些因素以及需要权衡哪些方面？

- Maxim Gershkovich

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它对每个算法都是特定的Amdahl's Law。 - Sanjeevakumar Hiremath

@Sanjeevakumar Hiremat 显然是我的观点，那么如何在不使用蛮力方法的情况下做出决定呢？虽然感谢您提供的链接。我会阅读的。 - Maxim Gershkovich

Answer 1

我认为这取决于任务的性质。如果所有的任务都是"CPU绑定"，那么并发线程数可能等于计算机中的CPU数量。然而，如果你的任务是"IO绑定"，那么你可以逐步增加线程数。

当CPU需要从一个线程切换到另一个线程（上下文切换）时，会产生一定的开销，因此如果使用太多的线程，并且CPU在频繁地进行上下文切换，性能会降低。另一方面，如果限制该参数过多，并且操作是长时间的"IO绑定"操作，而CPU大部分时间都处于空闲状态等待这些任务完成...这意味着你没有充分利用你的计算机资源(而这正是多线程的目的)。

我认为这取决于每个算法，正如@Amdahls's Law指出的那样，没有通用的规则可以遵循，你需要进行计划和调整:D

干杯。

- vtortola

Answer 2

对于本地计算密集型进程，您应该尝试两个值：

• 物理核心或处理器数量
• 虚拟核心数（包括超线程的物理核心）

根据我的经验，其中一个是最佳的选择。有时使用超线程会减慢速度，通常它会有所帮助。在C＃中，使用Environment.ProcessorCount查找包括超线程虚假核心在内的核心数。实际物理核心更难确定，请查看其他问题。

对于必须等待资源（数据库查询、文件检索）的进程，扩展规模可能会有所帮助。如果您必须等待80％的时间，那么每个进程需要启动5个线程，因此一个线程将随时处于繁忙状态。在本地最大化每个进程所需的5x20％。

- IvoTops