以下算法在我的程序中迭代运行.没有下面指出的两条线,运行它只需要1.5倍.这对我来说非常令人惊讶.然而,更糟糕的是,使用这两行运行会使完成运行增加4.4倍(6.6X不运行整个算法).另外,它导致我的程序无法扩展到超过~8个核心.事实上,当在单核上运行时,这两条线只会将时间增加到1.7倍,考虑到它们的作用,这仍然太高.我已经排除它与我程序中其他地方的修改数据的影响有关.
所以我想知道是什么原因引起的.可能与缓存有关吗？
void NetClass::Age_Increment(vector <synapse> & synapses,int k)
{
int size = synapses.size();
int target = -1;
if(k > -1)
{
for(int q=0,x=0 ; q < size; q++)
{
if(synapses[q].active)
synapses[q].age++;
else
{
if(x==k)target=q;
x++;
}
}
/////////////////////////////////////Causing Bottleneck/////////////
synapses[target].active = true;
synapses[target].weight = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);
////////////////////////////////////////////////////////////////////
}
else
{
for(int q=0 ; q < size; q++)
if(synapses[q].active)
synapses[q].age++;
}
}
更新：将两个问题行更改为：
bool x = true; float y = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);
删除问题.建议可能与内存访问有关吗？
解决方法
每个线程修改内存读取的所有其他读取：
for(int q=0,x=0 ; q < size; q++) if(synapses[q].active) ... // ALL threads read EVERY synapse.active ... synapses[target].active = true; // EVERY thread writes at leas one synapse.active
这些来自不同线程的同一地址的读写会导致大量的缓存失效,这将导致您描述的症状.解决方案是避免在循环内部写入,并且将写入移动到局部变量的事实再次证明问题是缓存失效.请注意,即使您不写正在阅读的理智字段(活动),您也可能会因错误共享而看到相同的症状,因为我怀疑活动,年龄和体重共享缓存行.
有关详细信息,请参阅CPU Caches and Why You Care
最后要注意的是,对活动和重量的分配,更不用说年龄增量似乎都非常不安全.此类更新的互锁操作或锁定/互斥保护是强制性的.
