首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在并行for循环中部署比常规for循环慢。为什么?

在并行for循环中部署比常规for循环慢的原因是由于并行for循环涉及到任务的分配和协调,以及数据的同步和通信,这些额外的操作会引入一定的开销,从而导致执行时间增加。

在常规for循环中,任务是按照顺序依次执行的,没有额外的任务分配和协调的开销。而在并行for循环中,任务被分成多个子任务,并行执行,这就需要进行任务的分配和协调,以确保每个子任务都能被正确执行。这个过程涉及到任务的创建、分配、调度和合并等操作,会引入一定的开销。

此外,并行for循环还需要进行数据的同步和通信。在并行执行的过程中,不同的子任务可能需要访问和修改共享的数据,为了保证数据的一致性,需要进行同步操作,比如使用锁或者其他同步机制。这些同步操作会引入额外的开销,并且可能会导致并行执行的效率下降。

综上所述,由于并行for循环涉及到任务的分配和协调,以及数据的同步和通信,相比于常规for循环,会引入额外的开销,从而导致执行时间增加,因此在某些情况下,在并行for循环中部署比常规for循环慢。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Java 为什么不推荐 while 循环中使用 sleep()

前言最近逛 CSDN 看到一篇文章,文章大意是说为什么循环中不推荐使用 sleep 操作,原因在于线程挂起和唤醒会有很大的性能消耗,并推荐使用 Timer 及 ScheduledExecutorService...// do something }}上面的代码你可能会得到下面的警告:Call to ‘Thread.sleep()’ in a loop, probably busy-waiting// 循环中调用...sleep 可能会导致忙等待 // 如 FLAG 变量状态未改变 那么线程可能一直循环,并不断进行线程挂起和唤醒原因是否正确主要原因和原文博主所说有很大的关系但不完全正确:我们都知道 Java 线程实际对应着操作系统的一个线程...方案是否合理记住一点,讨论方案永远不能脱离场景,没有一种方案可以适应所有的场景,我们永远只是探讨适合当前场景的方案。...比如微服务体系,客户端上报实例状态,或者服务端检测客户端状态都会使用定时轮询的机制。

74530

恕我直言你可能真的不会java第6篇:Stream性能差?不要人云亦云

问:streamfor循环5倍,用这个是为了啥? 答:互联网是一个新闻泛滥的时代,三人成虎,以假乱真的事情时候发生。作为一个技术开发者,要自己去动手去做,不要人云亦云。...Stream并行流计算是普通for循环执行效率的4-5倍。 Stream并行流计算 > 普通for循环 > Stream串行流计算 ?...对于list-Object类型的数据遍历,普通for循环和Stream串行流也没有任何优势可言,更不用提Stream并行流计算。 虽然不同的场景、不同的数据结构、不同的硬件环境下。...Stream并行流计算通常能够比较好的利用CPU的多核优势。CPU核心越多,Stream并行流计算效率越高。 streamfor循环5倍?也许吧,单核CPU、串行Stream的int类型数据遍历?...我的结论是: 大多数的核心业务场景下及常用数据结构下,Stream的执行效率for循环更高。 毕竟我们的业务通常是实实在在的实体对象,没事谁总对List类型进行遍历?

32520

Java性能优化技巧:如何避免常见的陷阱

你还必须考虑代码在其中运行的执行环境的类型,如果它正在运行已经高度并行化的环境(例如网站),那么你甚至不可能获得并行运行流的加速。实际上,负载下,这可能并行执行更糟。...但是,如果操作不正确,这可能是一个昂贵的操作,这就是为什么我在这些Java性能优化技巧着重于字符串操作的原因。我将在下面列出一些常见的陷阱。...简单的串联可以使用时使用String.format 一个非常简单的String.format调用比手动将值连接到字符串100倍。...循环内附加到字​​符串的简单方法是使用+=将字符串的新部分附加到旧字符串。这种方法的问题在于,它将在循环的每次迭代中导致分配新字符串,并且需要将旧字符串复制到新字符串。...这是我互联网上看到的推荐内容,似乎很有意义。但是我的测试表明,它比使用String的 “+=” 3倍;即使不在循环中也是如此。

52520

用了并行流还更慢了

,由于消费消息的处理器中使用了Java 8的并行流,导致集群消费消息的能力急速下降,造成线上消息堆积,引发故障。...可能有朋友会好奇,到底是什么场景让并行流起了反作用? 并行流执行速度一定串行快吗?...59 51 34 53 57 49 47 46.1 执行的结果竟然是并行流的执行速度明显于for循环,到底是哪里出现问题了呢?...并行串行更慢的原因 了解了并行流的实现原理后我们也就能理解为什么文章开头,针对同一段逻辑,并行流的执行反而比串行慢了。...回到文章刚开始的例子,采用并行流的实现真实的线程数为7,而采用串行的实现真实的线程数为100,由于线程数差别巨大,因此造成了最终的耗时也有很明显的差距。

51800

TPU上运行PyTorch的技巧总结

上面代码片段的最后两行替换了常规的optimizer.step()调用。 对于多核训练,PyTorch/XLA使用它自己的并行类。...在这里的测试目录可以找到一个使用并行训练循环的示例(https://github.com/pytorch/xla/blob/master/test/test_train_mnist.py) 我想强调与它相关的以下三点...具体地说 张量形状迭代之间是相同的,这也限制了mask的使用。 应避免步骤之间具有不同迭代次数的循环。 不遵循准则会导致(严重)性能下降。不幸的是,损失函数,我需要同时使用掩码和循环。...我们测量了训练循环中每秒处理的图像,根据该指标,所描述的TPU配置要比Tesla V100好得多。 ?...如上所述(不带DataParallel)的单核TPU的性能为每秒26张图像,所有8个核在一起的速度约4倍。

2.7K10

Shell 脚本实现并发多进程 了解一下~

从事Linux主机建设和运维的同事们在工作应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求,需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本,使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。...串行执行循环时,脚本每一次循环对应的子进程都是脚本执行所处shell的前台进程,同一时间一个shell只能有一个前台进程,要做到并行执行多个进程,意味着脚本循环要放到执行环境shell的后台,作为后台进程去执行...如果打开另一个窗口watch sleep进程的话,可以看到同一时刻只有1个sleep进程跑: ? 修改脚本,采用循环并行执行的方式。 vi para-1.sh #!...这种使用队列模型管理进程的方式控制了后台进程数量的情况下,还能避免个别“”进程影响整体耗时的问题: ?...4总结 并行多进程的循环语句能提高脚本执行效率。 例1这种没有控制机制,同一时间可能触发大量并发进程的脚本在生产环境尽量避免使用,嵌套循环也尽量少用。

5.4K10

Java如何定位自己项目中的业务

我们都知道,日常开发我们经常遇到钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的业务的接口,比如某个接口钉钉群疯狂出现,然后就有某些领导艾特你来解决这个业务问题,今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位业务问题...定位业务问题 首先我们先来说这么业务问题,一般的业务问题,总归就那么几种,SQL 问题,代码业务问题,前端解析问题,前端的解析问题我们就不说了,为什么呢?...循环调用: 这种情况,一般都循环调用同一段代码,每次循环的逻辑一致,前后不关联。...CompletableFuture 这个阿粉就不讲了,为什么呢?因为阿粉之前的文章已经详细的讲过了,大家如果有兴趣的话,可以翻看一下。...derived: from 的列表包含的子查询被标记成 derived(派生表)。

63120

1000+倍!超强Python『向量化』数据处理提速攻略

如果在数据上使用for循环,则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以很短的时间内得到相同的结果,那就是向量化。...apply函数快344倍! 如果我们Series添加了.values ,它的作用是返回一个NumPy数组,里面是我的级数的数据。...我们可以使用它的一种方式,包装我们之前的函数,我们传递列时不起作用的函数,并向量化它。它比.apply()快得多,但也.where()慢了17倍。...为什么.str向量化这么? 字符串操作很难并行化,所以.str方法是向量化的,这样就不必为它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。...或者如果你的逻辑重写起来很麻烦或者你不想重写,你可以考虑并行化应用函数或者像Dask这样的东西可以帮你实现。 最后,优化之前一定要确保逻辑是合理的。 不成熟的优化是万恶之源!

6.4K41

通过几个事例,就可以说明 for...of 循环 JS 是不可或缺

键可以是任何基本类型(通常是字符串,但也可以是数字等) 幸运的是,Map也是可迭代的(键/值对上进行迭代),所以使用for...of可以轻松地在所有键/值对上循环遍历。...每个循环中,迭代器都会返回一个数组[key,value],并使用const [number,name]立即对这对数组进行解构。...因为HTMLCollection是一个类似数组的对象(而不是一个常规数组),所以我们不能使用常规数组方法。 例如,每个 DOM 元素的children属性都是HTMLCollection。...性能 遍历大数组时,for...of的速度可能 for 要: const a = [/* big array */]; for (let i = 0; i < a.length; i++) {...console.log(a[i]); } 每次迭代调用迭代器通过增加索引访问该项目的开销更大。

1K50

【像训练CNN一样快速训练RNN】全新RNN实现,优化后的LSTM快10倍

在这项工作,我们提出了一种RNN的替代实现,简化了状态计算过程,展现更多的并行性。我们所提出的循环单元,运行速度与卷积层一样快,cuDNN优化的LSTM快5-10倍。...我们展示了这种循环单元广泛应用的有效性,包括分类、问答、语言建模、翻译和语音识别。我们开源了PyTorch和CNTK的实现。...图1:cuDNN优化后的LSTM和使用conv2d的字级卷积的处理时间:即使是优化后的LSTM,运行速度也可能10倍多 于是,作者提出了“简单循环单元”(Simple Recurrent Unit,SRU...SRU简化了状态计算的过程,从而展现出了与CNN、注意力和前馈网络相同的并行性。 具体说,虽然SRU的内部状态ct的更新仍然与前一个状态ct-1有关,但是循环步骤不再依赖于 。...因此,SRU的所有矩阵乘法(即gemm)和元素方面的操作可以不同的维度和步骤实现并行化。 SRU实现:增加highway连接和变分dropout 那么,SRU是怎么实现的呢?

2.4K50

从RPC预热转发看服务端性能调优

这个时候,常规的路由寻址之外,又提供给我们一种调用的可能性,就是直接调用当前服务器上的程序,这样做的好处比较明显,省去了网络传输等时间损耗,效率更高。...那么,为什么刚发布的服务需要预热呢?预热可以起到什么作用呢? Part2什么是JIT优化 都说C++快,Java,都是高级语言,是什么导致了运行速度的差别呢?...一些负载上提供传统编译器更好的峰值性能;用 Graal 执行的语言可以互相调用,可以使用来自其他语言的库。...Part3JIT指导代码优化 3.1方法内联 为什么我们刚写代码的时候,总是被建议不要写很大的方法体?方法内联的JIT优化策略就是其中一个重要的原因。...第二种方法,把各个条件都囊括了for循环条件内,三行代码完成整体操作。

60630

JS遍历循环方法性能对比:forwhilefor infor ofmapforeachevery

formap等es5 函数快于 for,formap 快于foreach . for in 最慢 为什么for in 这么? 使用for in会遍历数组所有的可枚举属性,包括原型。...V8内部,为了有效地提升存储和访问这两种属性的性能,分别使⽤了两个 线性数据结构来分别保存排序 属性和常规属性,具体结构如下图所⽰: 对象的数字属性称为 「排序属性」,V8被称为 elements...,字符串属性就被称为 「常规属性」, V8被称为 properties。...elements对象,会按照顺序存放排序属性,properties属性则指向了properties对 象,properties对象,会按照创建时的顺序保存了常规属性。...forEach 不支持循环中添加删除操作,因为使用 forEach 循环的时候数组(集合)就已经被锁定不能被修改。

3K20

Java8并行

Java 7 之前,如果想要并行处理一个集合,我们需要以下几步 1. 手动分成几部分 2. 为每部分创建线程 3. 适当的时候合并 并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。...并行流真的如此完美吗?答案当然是否定的。大家可以复制下面的代码,自己的电脑上测试。测试完后可以发现,并行流并不总是最快的处理方式。 1....对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说,不管并行与否,它总是循环的,非并行版本可以理解为流化操作没有循环更偏向底层导致的。可并行版本是为什么呢?...这里有两个需要注意的点: iterate 生成的是装箱的对象,必须拆箱成数字才能求和 我们很难把 iterate 分成多个独立的块来并行执行 这个问题很有意思,我们必须意识到某些流操作其他操作更容易并行化...因此当代码存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

69530

拥抱 Java 8 并行流:执行速度飞起

并且一条流水线上对流进行多次并行 / 顺序的转换,生效的是最后一次的方法调用 并行流如此方便,它的线程从那里来呢?有多少个?怎么配置呢? 并行流内部使用了默认的 ForkJoinPool 线程池。...并行流真的如此完美吗?答案当然是否定的。大家可以复制下面的代码,自己的电脑上测试。测试完后可以发现,并行流并不总是最快的处理方式。...1、对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说,不管并行与否,它总是循环的,非并行版本可以理解为流化操作没有循环更偏向底层导致的。可并行版本是为什么呢?...这里有两个需要注意的点: iterate 生成的是装箱的对象,必须拆箱成数字才能求和 我们很难把 iterate 分成多个独立的块来并行执行 这个问题很有意思,我们必须意识到某些流操作其他操作更容易并行化...因此当代码存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

75720

深入理解计算机系统(5.1)------优化程序性能

下面有评论指出乘法指令要比加法指令很多,这里的add1是两次加法指令,而add2是一次乘法指令,按道理来讲是add1要比add2快,但我这里为什么说add2要快呢?...很明显,add2的乘法指令被转换成一次加法指令了,虽然乘法指令确实加法指令。但是要注意这里是乘以2,如果倍数大于2,那就不一定了。...③、消除不必要的存储器引用:循环中不停地对指针所指向的变量赋值的时候,我们可以用一个中间变量代替指针,以增加速度。...但是实际上,处理器是同时对多条指令求值,称为指令级并行。现代微处理器了不起的成就就是它们采用复杂而奇异的微处理结构,多条指令可以并行执行,同时又呈现出一种简单的顺序执行指令的表象。   ...②、提高并行循环分割,利用功能单元的流水线化的能力提高代码性能。

1.1K100

Java8并行流:执行速度快的飞起!

Java 7 之前,如果想要并行处理一个集合,我们需要以下几步  1. 手动分成几部分 2. 为每部分创建线程 3. 适当的时候合并 并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。...并行流真的如此完美吗?答案当然是否定的。大家可以复制下面的代码,自己的电脑上测试。测试完后可以发现,并行流并不总是最快的处理方式。 1....对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说,不管并行与否,它总是循环的,非并行版本可以理解为流化操作没有循环更偏向底层导致的。可并行版本是为什么呢?...这里有两个需要注意的点: iterate 生成的是装箱的对象,必须拆箱成数字才能求和 我们很难把 iterate 分成多个独立的块来并行执行 这个问题很有意思,我们必须意识到某些流操作其他操作更容易并行化...因此当代码存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

1.2K10

将矩阵乘法的性能提升200倍!AutoKernel算子优化工具正式开源

AutoKernel支持以plugin的形式,将生成的自动优化算子一键部署到推理框架Tengine。 下面,本教程将带领大家一步步优化矩阵乘法GEMM。...详细讲解优化步骤前,我们先谈谈优化的本质。我们在谈”优化“的时候,计算机底层做了什么?优化的”瓶颈“是什么?为什么通过一波”优化操作“,性能就能提升呢?...如果原来的循环较大,tile分块改成小块数据去计算,可以使得每次计算的数据都比较舒适地呆在缓存里,不用经历重复的驱逐(缓存重复的添加和删除数据)。...对一个循环并行化是把循环的每次迭代分给多个线程或者处理器去同时处理,每个线程处理通过代码段(loop body),但是处理不同的数据。...我们把最外层的两层循环合并到一层,并对这一层进行并行化。

1.1K20

Block Recurrent Transformer:结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

块级并行性:块循环单元的过程令牌和块内的所有令牌都并行处理。 大注意力窗口:由于该模型将输入分解为块,因此可以使用很大的注意力窗口(已测试可以达到4096个令牌)。...该模型可以充分利用循环的特征并更好地捕获过去的信息。 互操作性:循环单元可以与常规Transformer层连接。...位置偏差 图5一个名为Learned State id的方框(浅黄色)。让我们解释一下这是什么,以及为什么需要它。 循环单元之间的状态转移不是单个向量(例如RNN),而是大量状态向量。...位置编码 Block-Recurrent Transformer不会将常规的位置编码应用于输入,因为它们长序列不太好。...循环版本,接收域实际上是无限的!这就是为什么远程内容中表现出色的原因。 实验结果 最后,对Block-Recurrent Transformer进行了测试。

1K10

用Numba加速Python代码

当然,某些情况下numpy没有您想要的功能。 我们的第一个例子,我们将用Python为插入排序算法编写一个函数。该函数将接受一个未排序的列表作为输入,并返回排序后的列表作为输出。...我的i7–8700K电脑上,对所有这些数字进行排序平均需要3.0104秒! ? 众所周知,Python循环很慢。更糟糕的是,我们的例子,for循环中有一个while循环。...这就是为什么可能的情况下,用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...它指定要如何运行你的功能: cpu:用于单个cpu线程上运行 并行:用于多核多线程CPU上运行 cuda:GPU上运行 几乎在所有情况下,并行选项都比cpu选项快得多。...当应用以下这些领域中,Numba将是最有效的: Python代码C代码的地方(通常是循环) 将相同操作应用于某个区域的位置(即对多个元素执行相同操作) 在这些区域之外,Numba可能不会给您提供太快的速度

2.1K43
领券