c++ - 多线程随机数生成瓶颈

Question

我在通过多线程生成随机数时遇到了性能问题。这是对所有线程使用相同随机引擎的原因。然后我实现了一个 vector ，其中包含每个线程的随机引擎(在 stackoverflow 上的另一篇文章中找到了这个解决方案)。但我希望每秒迭代次数与我正在执行的线程数成线性增长。但事实并非如此。

这是一个最小的例子:

#include <random>
#include <omp.h>

const int threads = 4;

int main()
{
    std::uniform_int_distribution<uint64_t> uint_dist;
    std::vector<std::mt19937_64> random_engines;
    std::random_device rd;

    for (int i = 0;i < threads;i++)
        random_engines.push_back(std::mt19937_64((rd())));

    omp_set_num_threads(threads);

    int counter = 0;
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0;i < threads;++i)
    {
        int thread = omp_get_thread_num();
        while (counter < 100)
        {
            if (uint_dist((random_engines[thread])) < (1ULL << 42))
                counter++;
        }
    }
}

当使用一个事件线程执行这段代码时，我的 CPU 平均需要大约 4 秒的执行时间。将线程数设置为 4 使我的平均执行时间约为 2 秒，因此线程数乘以 4，最终加速为 2。 我错过了什么吗？

Answer 1

首先，如果您有两个内核和超线程，您的代码看起来像是四个处理器，但速度不是四倍，幸运的话只比两倍快一点。

其次，如果您使用所有的 CPU 能力，您的计算机会变热，然后降低时钟速度。

第三，您可能正在使用一个具有巨大状态的随机数。一个的状态可能适合 L1 缓存，但不是其中四个的状态。这会导致巨大的减速。

第四，您有一个变量“计数器”，它在线程之间共享并在每次迭代时读取。那不会很快。