10.2.6. Тестирование производительности многопоточного кода

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Одна из основных причин распараллеливания кода — задействовать многоядерные процессоры для повышения производительности программы. Поэтому проверять, что производительность действительно возросла, так же важно, как при использовании других методов оптимизации.

Когда распараллеливание применяется ради повышения производительности, особый интерес представляет масштабируемость — мы хотим, чтобы на машине с 24 ядрами код выполнялся примерно в 24 раза быстрее или обрабатывал в 24 раза больше данных, чем на машине с одним ядром, — при прочих равных условиях. Мы не хотим, чтобы на двухъядерной машине код исполнялся в два раза быстрее, а на 24-ядерной — медленнее. В разделе 8.4.2 мы видели, что если значительная часть программы работает в одном потоке, то выигрыш от распараллеливания надает. Поэтому еще до начала тестирования стоит критически проанализировать общую структуру программы, чтобы понять, можно ли рассчитывать на 24-кратное ускорение или вследствие того, что большая часть программы работает последовательно, коэффициент ускорения вряд ли превысит 3.

В предыдущих главах было показано, что конкуренция между процессорами за доступ к структуре данных может весьма негативно сказаться на производительности. Программа, которая хорошо масштабируется, когда число процессоров мало, может повести себя никуда не годно при увеличении их числа из-за возрастания конкуренции.

Следовательно, при тестировании производительности многопоточной программы лучше замерять результаты в максимально широком спектре конфигураций, чтобы можно было составить целостное представление о масштабируемости. Как минимум, следует прогнать тесты на однопроцессорной машине и на машине с максимальным числом процессорных ядер, которое вы можете себе позволить.