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## Efficacité de la parallélisation
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1. On peut espérer que avec N threads le programme ira N fois plus vite (accélération linéaire).
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2. On trace l'exécution réelle en fonction de N
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1. La différence s'explique du fait que le processeur passe du temps à changer d'états (stacks) plutôt que de passer du temps à réelement calculer (ici incrémenter un compteur)
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2. L'accélération est nettement visible pour un nombre faible de threads, celle-ci semble ensuite redevenir linéaire. On peut supposer que le mode synchronisé deviendrait plus lent que le mode séquentiel pour un très grand nombre de threads. (cf fig.png)
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## Coût de la cohérence
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1. Pour chaque le thread n°i on a alors "part de : NB_IT x NB_IT_INTERNES x i", "finit à NB_IT x NB_IT_INTERNES x (i+1)".
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2. Si les thread sont commutés lors de leur exécution, alors il est peu probable d'obtenir les résultats de la questions précédente, surtout si le quanta est d'une durée inférieur à l'execution complète du thread. (On obtient des résultat ~proche de la question précédente, mais qui empirent avec le nombre de threads)
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3. La deuxième solution semble être celle utilisée par Java.
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4. La valeur finale diverge légèrement de la valeur théorique de NB_IT x NB_IT_INTERNES x nbActivités puisque, pour contourner les optimisations du compilateur on ajoute à chaque itération j/j à cpt au lieu de j. Cela introduit parfois des erreurs de calculs qui s'accumulent lors de l'execution globale du programme.
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5. On essaie de rajouter synchronised à plusieurs endroits du code
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1. on obtient de résultat escompté mais le temps d'execution du programme est décuplé.
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2. on n'obtient pas le résultat escompté, les valeurs finales sont toujours différentes.
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6. en utilisant AtomicLong les différences entre les départs et les arrivés des compteurs sont réduites mais subsistent toujours
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7. Tout comme l'utilsation de synchronised sur l'incrémentation, déclarer la variable servant de compteur comme volatile permet d'obtenir un résultat correcte.
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8. It Depends ™
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