パラレルIは下の画像をアルゴリズムを実装しようとしている悪い

Question

を実行する：私の問題は、私はアルゴリズムで合計をやっているとき、ある、それは多くの時間を取って

。してください、私は間違って何をしていますか？

Parallel.For(0, n, i => 
{ 
    Parallel.For(0, n, j => 
    { 
     double sum1 = 0; 
     double sum2 = 0; 
     if (i > j) 
     { 
      for (int a = 1; a < j - 1; a++) 
      { 
       sum1 = sum1 + (matrixL[i, a] * matrixU[a, j]); 
      } 

      matrixL[i, j] = (matrixA[i, j] - sum1)/matrixU[j, j]; 
     } 
     else 
     { 
      for (int a = 1; a < i - 1; a++) 
      { 
       sum2 = sum2 + (matrixL[i, a] * matrixU[a, j]); 
      } 
      matrixU[i, j] = matrixA[i, j] - sum2; 
     } 
    });    
}); 

Answer 1

ここにはいくつかの項目があります。

まず、@MalteRがコメントに示されているように、擬似コードは外部ループが並列でなければならないとは言いません。私はこれを行うことが実際に受け入れられるかどうかについて矛盾することを読んだ。 Microsoftのthis blog postは、 "入れ子になった" Parallel.Forループを持つことは問題ないと言っていますが、パフォーマンスを低下させるという不満を持っている他のStack Overflowの質問（this oneなど）を見てきました。

Parallel.For(0, n, i => 
{ 
    Parallel.For(0, n, j => 
    { 

ではなく

for (int i = 0; i < n; i++) 
{ 
    Parallel.For(0, n, j => 
    { 

あなたが実際に並列化から得ることができますどのくらいのハードリミットがあることに注意してくださいを：今あなたが持っている、明確にする

。マシンは一度に有限個のものしか実行できません（xと呼んでください）。したがって、CPUバインドされたタスクでx以上のものを一度に処理しようとすると、実際にはパフォーマンスは向上しません。

これを少し試して、私がリンクしている記事を見て、外部のParallel.Forループがあなたのパフォーマンスを助けているかどうかを調べることができます。

大きな最適化は、擬似コードではコンバージェンスまでループするように指定していますが、実際には必要ない場合でも常にループn回ループすることが擬似コードに記載されています。だからあなたは次のようなことをすることができます：

for (int i = 0; i < n; i++) 
{ 
    Parallel.For(0, n, j => 
    { 
     // Do the algo 
    } 

    if ([test for convergence]) { 
     break; // No need to keep going 
    } 
}