Question

我正在努力实现一些平等化，这使我开始研究阿姆达尔定律。我已经阅读了很多关于这个主题的帖子;

...但希望找到一个在实践中展示它的C＃示例。搜索已经证明没有结果。从理论上讲，应该可以创建一个串行应用程序，对并行化部分进行计时，运行并行化版本，记录并行部分所需的长度，并将差异（知道正在使用多少处理器）与Amdahl函数的结果进行比较。这是正确的，是否有人知道存在这样的例子？

Answer 1

注意：可在My Github Page

上找到该程序的完整可下载版本

因此，根据Amdahl定律，我们将工作分为“必须连续运行的工作”和“可以并行化的工作”，所以让我们将这两个工作负载表示为List<Action> ：

var serialWorkLoad = new List<Action> { DoHeavyWork, DoHeavyWork };
var parallelizableWorkLoad = new List<Action> { DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork, DoHeavyWork };

DoHeavyWork代表被抽象为：

static void DoHeavyWork()
{
    Thread.Sleep(500);
}

正如您所看到的，我已经使可并行化的工作负载变得更加有趣，并且可以作为一个很好的例子。

接下来，我们必须在Serial中运行两个工作负载才能获得基线：

var stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
// Run Serial-only batch of work
foreach (var serialWork in serialWorkLoad)
{
    serialWork();
}

var s1 = stopwatch.ElapsedMilliseconds;

// Run parallelizable batch of work in serial to get our baseline
foreach (var notParallelWork in parallelizableWorkLoad)
{
    notParallelWork();
}

stopwatch.Stop();
var s2 = stopwatch.ElapsedMilliseconds - s1;

此时我们知道每个工作负载连续运行多长时间。现在，让我们再次运行它，并行化部分并行化。

stopwatch.Reset();
stopwatch.Start();
// Run Serial-only batch of work
foreach (var serialWork in serialWorkLoad)
{
    serialWork();
}

var p1 = stopwatch.ElapsedMilliseconds;

// Run parallelizable batch of work in with as many degrees of parallelism as we can
Parallel.ForEach(parallelizableWorkLoad, (workToDo) => workToDo()); // In Java this is Magic Unicorns

stopwatch.Stop();
var p2 = stopwatch.ElapsedMilliseconds - p1;

现在我们有基线和并行版本，我们可以计算加速并报告我们的发现：

var speedup = (double)(s1 + s2) / (p1 + p2);

Console.WriteLine("Serial took  : {2}ms, {0}ms for serial work and {1}ms for parallelizable work", s1, s2, s1 + s2);
Console.WriteLine("Parallel took: {2}ms, {0}ms for serial work and {1}ms for parallelizable work", p1, p2, p1 + p2);
Console.WriteLine("Speedup was {0:F}x", speedup);

正如Amdahl定律告诉你的那样，由于只有串行工作，很难用你拥有的核心来完美地扩展。

C＃中的Amdahl定律示例

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