Qual é o número ideal de threads para paralelizar algoritmos?

1 Sobrecarga de rosca

Um fator que limita os benefícios da paralelização é a sobrecarga de criação e gerenciamento de threads. Cada thread consome algum tempo de memória e CPU para sua pilha, alternância de contexto, sincronização e comunicação. Quanto mais threads você tiver, mais sobrecarga você incorrerá. Portanto, você deseja evitar a criação de muitos threads que competiriam por recursos e reduziriam a eficiência da paralelização.

2 Características da carga de trabalho

Outro fator que influencia o número ideal de threads é a natureza da carga de trabalho que você deseja paralelizar. Algumas cargas de trabalho são ligadas à CPU, o que significa que são limitadas pelo poder computacional do processador. Outras cargas de trabalho são ligadas a E/S, o que significa que elas são limitadas pela velocidade das operações de entrada/saída, como a leitura de um disco ou de uma rede. As cargas de trabalho vinculadas à CPU se beneficiam mais da paralelização do que as cargas de trabalho vinculadas à E/S, pois podem usar vários núcleos para executar cálculos mais rapidamente. No entanto, mesmo para cargas de trabalho vinculadas à CPU, há um limite para o quanto a paralelização pode ajudar, dependendo do grau de independência e comunicação entre as tarefas.

3 Especificações de hardware

Um terceiro fator que afeta o número ideal de threads são as especificações de hardware do sistema que executa o código. O parâmetro de hardware mais importante é o número de núcleos físicos ou processadores disponíveis. Cada núcleo pode executar um thread de cada vez, portanto, ter mais núcleos permite mais paralelização. No entanto, alguns sistemas também têm recursos como hyper-threading ou multithreading simultâneo, que permitem que cada núcleo execute dois ou mais threads simultaneamente compartilhando recursos. Isso pode melhorar o desempenho em alguns casos, mas não em outros, dependendo da carga de trabalho e da sobrecarga.

4 Estimando o número ideal de threads

Diante desses fatores, como você pode estimar o número ideal de threads para seu algoritmo? Não há uma resposta definitiva, pois depende do problema específico, do código e do sistema com o qual você está trabalhando. No entanto, uma regra geral é começar com o número de núcleos físicos como linha de base e, em seguida, ajustá-lo com base nas características da carga de trabalho e na sobrecarga de thread. Por exemplo, se sua carga de trabalho estiver vinculada à CPU e tiver baixa comunicação e sincronização entre tarefas, você poderá tentar aumentar o número de threads um pouco acima do número de núcleos para ver se isso melhora o desempenho. Se sua carga de trabalho for vinculada a E/S ou tiver alta comunicação e sincronização entre tarefas, convém reduzir o número de threads abaixo do número de núcleos para evitar contenção e sobrecarga. Você também pode usar ferramentas como profilers ou benchmarks para medir o desempenho do seu código com diferentes números de threads e encontrar o ideal para o seu caso.

Paralelizar algoritmos pode ser uma ótima maneira de otimizar seu código e fazer uso de seus recursos de hardware. No entanto, também requer uma consideração cuidadosa dos fatores que afetam o número ideal de fios. Entendendo esses fatores e experimentando diferentes números de threads, você pode encontrar o melhor equilíbrio entre paralelização e sobrecarga para seu algoritmo.