使用线程池的Java矩阵乘法

时间:2017-03-18 02:40:09

标签: java multithreading matrix-multiplication

我试图实现一个可以使用Callable进行矩阵乘法的程序(线程池)。我有这个程序如下。但是,当我在一个线程或8个线程上运行时,我没有看到执行时间的任何显着差异。

我为一个线程和8个线程取了5个样本,它们如下(所有以毫秒为单位):

1个主题 - 5433.982472,6872.947063,6371.205237,6079.367443,5842.946494

8个主题 - 5260.792683,5517.047691,5314.208147,5739.747367,5555.621661

我是新手,我做错了吗?

package naivematmul;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.Callable;

 class NaiveMatMul implements Callable<Integer>
{
    private int n;
    private int a[][];
    private int b[][];
    private int sum;
    private int i;
    private int j;


    public NaiveMatMul(int n, int a[][], int b[][], int i , int j )
    {
            this.n = n;
            this.a = a;
            this.b = b;
            this.i = i;
            this.j = j;
            this.sum = sum;
    }

    public Integer call() throws Exception
    {
        for (int k = 0 ; k < n ; k++)
         {
             sum = sum + a[i][k] * b[k][j];

         }
         return sum;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException 
    {

        int n;
        int[][] a, b, c;

        n = 512;
        a = new int[n][n];
        b = new int[n][n];
        c = new int[n][n];

         int threads = 8;

        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threads);

        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            for(int j=0; j<n; j++)
            {
                a[i][j] = 1;
            }
        }

        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            for(int j=0; j<n; j++)
            {

                b[i][j] = 1;

            }
        }


          int sum = 0;
         long start_time = System.nanoTime();
      Future<Integer> future;

        for (int i = 0; i < n ; i++)
        {
            for (int j = 0 ; j < n ; j++)
            {
                future = executor.submit(new NaiveMatMul(n, a, b, i, j));
                c[i][j] = future.get();
                sum = 0;
            }

        }


        long end_time = System.nanoTime();
        double difference = (end_time - start_time)/1e6;
        executor.shutdown();




                System.out.println("Time taken : " + difference);



    }
}

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

在多个线程中运行程序并不一定意味着更好的性能。在少数情况下,它可能导致更差的性能。您必须检查系统上运行的所有其他进程?你有多少CPU核心?

如果你有双核心处理器并且你运行8个线程意味着更多的工作java用于线程之间的坐标。 为了获得最佳性能,请尝试运行与CPU核心数相同的线程数,并在PC /服务器上运行最少的服务。

答案 1 :(得分:0)

future.get()之后立即调用executor.submit(...),您将阻止任何实际的多线程。您的程序在提交第二个计算之前等待第一个计算完成。

为了说明这一点,请尝试使用以下内容替换您的循环:

Future<Integer> futures[][] = new Future[n][n];

for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        future = executor.submit(new NaiveMatMul(n, a, b, i, j));
        futures[i][j] = future;
    }
}

for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        c[i][j] = futures[i][j].get();
    }
}

这不是一个很好的方法,但你应该看到你的执行时间显着改善。不同之处在于,现在您要在所有线程中启动所有计算,然后开始收集结果。