C#4.0 并行计算小试牛刀_c# 并行计算性能低下-优快云博客

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本文介绍如何利用C#4.0中的TPL和PLINQ进行并行计算，通过实例展示串行与并行算法在多核处理器上的性能差异。实验结果显示，在计算量较大的任务中，并行算法能显著提升程序性能。

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随着计算机硬件的迅猛发展，多核处理器已经在日常生活中普遍应用，但是，现有的大部分计算机程序，对于多核处理器的使用率很低，一般都只利用了单核处理器的性能。在.Net4.0中，集成TPL（Task Parallel Library）和PLINQ（Parallel LINQ），这意味着我们可以应用C# 4.0实现并行化应用，在统一的工作调度程序下进行硬件的并行协调，这将大大提高应用程序的性能同时降低现存并发模型的复杂性，使计算机性能达到合理的应用效果。

那么，我们应用C#武器来开发并发环境下的感受，在System.Threading.Parallel 静态类提供了三个重要的方法For、Foreach、Invoke可以为我们小试牛刀：

这里我们使用如下判断一个数是否为质数的小程序进行测试：

        /// <summary>
        /// 判断一个数是否是质数
        /// </summary>
        /// <paramname="index"></param>
        static bool isZS(long index)
        {
            for (long i = 2; i < (index / 2) + 1; i++)
            {
                if(index % i == 0) return false;
            }
            returntrue;
        }

传统的串行算法如下：

            for(int i = 0; i < Max; i++)
            {
                isZS(i);
            }

并行算法如下：

            Parallel.For(0,Max,
                (i) => { isZS(i); });

在线程争用执行情况下，相同的操作在双核平台下运行，以StopWatch进行精确时间测试，在max值不同的情况下测试结果如下表所示，并行运算的魅力果然名不虚传。

Max	串行算法(毫秒)	并行算法(毫秒)
1000	1	2
10000	76	48
100000	5647	2922

可以看到在计算量大的情况下，并行运行的速度差不多是单线程的两倍，有部分时间消耗在了线程切换调度，但是在计算量小的情况下，由于线程切换耗时，反而造成并行计算耗时更多。在程序管理器中，可以看到对于双核CPU，串行算法只能利用50%左右CPU，而并行算法可以差不多使用100%，因此在程序中合理使用并行计算，可以提高多核计算器的CPU利用率。