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 中为什么不推荐在 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在循环中不推荐使用 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中的一个线程...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,我们永远只是在探讨适合当前场景的方案。...比如微服务体系中,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。

1.6K30

使用.NET并行任务库(TPL)与并行Linq(PLINQ)充分利用多核性能

,统计,分组 ,然后产生新的数据 在某个客户那部署后发现,这个方法执行的效率很低,监控发现数据从数据库查询出来 很快(因为数据库单独一台服务器) 然后通过top查看服务器的CPU就跑到了100%.内存正常...正文 1 .NET 中的并行编程简介 在硬件发展迅速的今天.有太多的个人电脑和服务器级CPU都拥有多个 CPU 内核,为了方便多个线程能够同时执行。...,如图: 所以在合适的情况下(注意,这里是合适的情况) 程序中采用并行任务库充分的利用服务器的多核性能可以使运行效率有很大的提升. 3....线程管理和同步产生的开销有时会使 PLINQ 查询比其顺序查询慢,尤其是对于小型数据集或计算复杂度较低的操作。 开销:并行化会带来开销,例如任务调度和线程之间的切换。...对非 CPU 密集型的小型集合或操作,这些开销可能会抵消并行化的好处,从而使 PLINQ 查询比标准 LINQ 查询慢。 排序:默认情况下,PLINQ 不保证结果的顺序。

20620
  • 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:stream比for循环慢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串行流比也没有任何优势可言,更不用提Stream并行流计算。 虽然在不同的场景、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。 stream比for循环慢5倍?也许吧,单核CPU、串行Stream的int类型数据遍历?...我的结论是: 在大多数的核心业务场景下及常用数据结构下,Stream的执行效率比for循环更高。 毕竟我们的业务中通常是实实在在的实体对象,没事谁总对List类型进行遍历?

    34720

    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,在负载下,这可能比非并行执行更糟。...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性能优化技巧中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中要慢100倍。...在循环内附加到字​​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中。...这是我在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 “+=” 慢3倍;即使不在循环中也是如此。

    57320

    Java循环操作哪个快?

    review,我的同事点醒了我,“小火汁,你的stream流写的是挺好,但是问题是为什么从同一个源取相似的对象,要分别写两次stream,你不觉得有点多余了吗?...程序员不只是写代码,反而是最初的设计阶段就要把全局流程想好,要避免再犯这种错误哦~”,这句话点醒了我,所以我打算先看一下stream遍历、for循环、增强for循环、迭代器遍历、并行流parallel...item : list),因为这个是for (int i = 0; i 循环底层是Iterator接口,但是实际的验证时发现特别慢,暂时没发现原因,但是不推荐使用stream...stream操作耗时较少,但是会导致开发人员无意之间多次使用stream流做类似操作(如从订单类中多次取不一致但是相似的一组对象),从而导致可读性变差,不利于后续拓展尽量使用普通for循环做遍历,迭代器循环做删除或者使用...collection的remove、removeIf等API实现(如果只需要删除的话)使用普通for循环比stream流节省时间,因此在提高性能的角度看开发中尽量使用普通for循环。

    5810

    用了并行流还更慢了

    ,由于在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比串行快吗?...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慢于for循环,到底是哪里出现问题了呢?...并行流比串行更慢的原因 在了解了并行流的实现原理后我们也就能理解为什么在文章开头,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,采用并行流的实现中真实的线程数为7,而采用串行的实现中真实的线程数为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。

    55900

    在TPU上运行PyTorch的技巧总结

    上面代码片段中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。...在这里的测试目录中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 张量形状在迭代之间是相同的,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,在损失函数中,我需要同时使用掩码和循环。...我们测量了在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,比所有8个核在一起的速度慢约4倍。

    2.8K10

    Java如何定位自己项目中的慢业务

    我们都知道,在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口,比如某个接口在钉钉群疯狂出现,然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题,今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题...定位慢业务问题 首先我们先来说这么慢业务问题,一般的慢业务问题,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?因为阿粉在之前的文章中已经详细的讲过了,大家如果有兴趣的话,可以翻看一下。...derived:在 from 的列表中包含的子查询被标记成 derived(派生表)。

    66720

    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在很短的时间内得到相同的结果,那就是向量化。...比apply函数快344倍! 如果我们在Series添加了.values ,它的作用是返回一个NumPy数组,里面是我的级数中的数据。...我们可以使用它的一种方式,包装我们之前的函数,在我们传递列时不起作用的函数,并向量化它。它比.apply()快得多,但也比.where()慢了17倍。...为什么.str向量化这么慢? 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,在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!

    6.8K41

    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中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,脚本中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,意味着脚本中的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进程在跑: ? 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在控制了后台进程数量的情况下,还能避免个别“慢”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中尽量避免使用,嵌套循环也尽量少用。

    5.7K10

    通过几个事例,就可以说明 for...of 循环在 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(在键/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。...在每个循环中,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 在遍历大数组时,for...of的速度可能比 for 要慢: const a = [/* big array */]; for (let i = 0; i < a.length; i++) {...console.log(a[i]); } 在每次迭代中调用迭代器比通过增加索引访问该项目的开销更大。

    1.1K50

    【像训练CNN一样快速训练RNN】全新RNN实现,比优化后的LSTM快10倍

    在这项工作中,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,比cuDNN优化的LSTM快5-10倍。...我们展示了这种循环单元在广泛应用中的有效性,包括分类、问答、语言建模、翻译和语音识别。我们开源了在PyTorch和CNTK中的实现。...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,运行速度也可能慢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,但是在循环步骤中不再依赖于 。...因此,SRU中的所有矩阵乘法(即gemm)和元素方面的操作可以在不同的维度和步骤中实现并行化。 SRU实现:增加highway连接和变分dropout 那么,SRU是怎么实现的呢?

    2.5K50

    从RPC预热转发看服务端性能调优

    这个时候,在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慢,都是高级语言,是什么导致了运行速度的差别呢?...在一些负载上提供比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 为什么我们在刚写代码的时候,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,把各个条件都囊括在了for循环条件内,三行代码完成整体操作。

    65330

    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 这么慢? 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: 对象中的数字属性称为 「排序属性」,在V8中被称为 elements...,字符串属性就被称为 「常规属性」, 在V8中被称为 properties。...在elements对象中,会按照顺序存放排序属性,properties属性则指向了properties对 象,在properties对象中,会按照创建时的顺序保存了常规属性。...forEach 不支持在循环中添加删除操作,因为在使用 forEach 循环的时候数组(集合)就已经被锁定不能被修改。

    3.7K20

    Java8并行流

    在 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. 在适当的时候合并 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,在自己的电脑上测试。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,它总是慢于循环的,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慢。可并行版本是为什么慢呢?...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比其他操作更容易并行化...因此当代码中存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

    71130

    拥抱 Java 8 并行流:执行速度飞起

    并且在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,在自己的电脑上测试。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,它总是慢于循环的,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慢。可并行版本是为什么慢呢?...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比其他操作更容易并行化...因此当代码中存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

    80920

    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慢很多,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,虽然乘法指令确实比加法指令慢。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:在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,在处理器中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、提高并行性 循环分割,利用功能单元的流水线化的能力提高代码性能。

    1.2K100

    深度学习11:Transformer

    RNN和Transformer区别 与基于 RNN 的方法不同,Transformer 模型中没有循环结构,而是把序列中的所有单词或者符号并行处理,同时借助自注意力机制对句子中所有单词之间的关系直接进行建模...由于 Transformer 并行处理所有的词,以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系,它的训练速度比 RNN 模型更快,在翻译任务中的表现也比 RNN 模型更好。...之后,Google的研究人员们又对标准的 Transformer 模型进行了拓展,采用了一种新型的、注重效率的时间并行循环结构,让它具有通用计算能力,并在更多任务中取得了更好的结果。...改进的模型(Universal Transformer)在保留Transformer 模型原有并行结构的基础上,把 Transformer 一组几个各异的固定的变换函数替换成了一组由单个的、时间并行的循环变换函数构成的结构...Universal Transformer 中时间并行的循环机制不仅比 RNN 中使用的串行循环速度更快,也让 Universal Transformer 比标准的前馈 Transformer 更加强大

    17410

    Java8并行流:执行速度快的飞起!

    在 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. 在适当的时候合并 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,在自己的电脑上测试。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,它总是慢于循环的,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慢。可并行版本是为什么慢呢?...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比其他操作更容易并行化...因此当代码中存在修改共享变量的操作时,是不建议使用并行流的。

    1.3K10

    加速Python中嵌套循环的3种方法

    在 Python 中,嵌套循环可能会导致代码运行速度较慢,尤其是当数据量较大时。以下是加速嵌套循环的三种常用方法,以及具体实现方式。...1、问题背景在某些情况下,Python中的嵌套循环可能会非常慢,尤其是在处理大量数据时。这可能是由于多种原因造成的,包括:不必要的循环嵌套: 有时,嵌套循环是必要的,但有时它们并不是。...2、解决方案解决Python中嵌套循环慢的问题有几种方法:减少循环嵌套: 减少循环嵌套最简单的方法是使用更有效的数据结构。...它提供了许多函数,可以用来显著加速Python中的计算。例如,您可以使用NumPy的where()函数来查找列表中的最大值,这比使用内置的max()函数要快得多。...方法 2: 并行化:利用多线程或多进程加速独立任务的循环。方法 3: 生成器和内建函数:节省内存并减少 Python 循环的开销。根据实际场景,选择合适的方法可以显著提升嵌套循环的性能。

    11210
    领券