C++；独立数据的多线程性能 让我们拥有一个非常简单的C++类，它只有一个数据成员： class Container { public: std::vector<Element> elements; Container(int elemCount); };

对于最大为100.000个元素的向量大小，计时与预期完全相同：

Elements count: 100.000

Threads: 1
loops: 10000 ms: 650

Threads: 4
loops: 2500 ms: 168
loops: 2500 ms: 169
loops: 2500 ms: 169
loops: 2500 ms: 171

但是，对于较大的向量大小，多核的性能是：

Elements count: 300.000

Threads: 1
loops: 10000 ms: 1968

Threads: 4
loops: 2500 ms: 3817
loops: 2500 ms: 3864
loops: 2500 ms: 3927
loops: 2500 ms: 4008

我的问题是:

谁能给我解释一下原因吗？这是虚假的分享吗？如果是这样，如果线程不共享任何数据，并且所有内核都有自己的一级/二级缓存和缓存线，那么这怎么可能呢

在多线程中处理独立数据时，是否可能实现（或接近）线性加速效率

编辑：感谢所有的答案，到目前为止。关于你的问题：

@user2079303:元素仅包含一个双数据成员。sizeof（元素）=8。请参阅以获取完整的源代码

@bku_drytt:resize（）正确。我的意图是在每个线程中创建一个包含elemCount元素的向量（不管它们的初始值如何）

@豪尔赫·冈萨雷斯·洛伦佐：你使用共享三级缓存是绝对正确的。我执行了另一组测试，仅限单线程：

Elements count: 50.000
Threads: 1
loops: 50000 ms: 1615

Elements count: 200.000 (4 times bigger)
Threads: 1
loops: 50000 ms: 1615 (slightly more than 4 time bigger)

Elements count: 800.000 (even 4 times bigger)
Threads: 1
loops: 50000 ms: 42181 (MUCH more than 4 time bigger)

---

通过使用4个线程（需要x4存储，因为每个线程有一个向量）来填充L3共享缓存，因此会导致许多缓存未命中，而在单线程执行中，向量适合它。L1和L2是每个核心，但L3不是。一个公平的比较是，与4线程执行相比，使用x4更大的向量运行单线程执行。

元素

有多大？您是否记得在启用优化的情况下编译？您是否有意在构造函数中调用
resize（）
，而不是
reserve（）
？我猜您正在使用4个线程（需要x4个存储，因为每个线程有一个向量）填充L3共享缓存，从而导致许多缓存未命中，而在单线程执行中，向量适合它。L1和L2是每个核心，但L3不是。一个公平的比较是使用比4个线程执行大4倍的向量来运行单线程执行。您的CPU有6 MB的三级缓存。100k*8字节=0.76MB。乘以4，即3MB。三倍于此（300k元素）的是9MB，这不适合三级缓存。从定义上讲，在带宽有限的情况下获得线性加速是不可能的，但如果你真的在做实际工作，这看起来会有所不同。问题是，您所有的“工作”都很容易被一次缓存未命中所掩盖（并且您将比单线程版本多出10k*4），这实际上取决于您的实际问题和访问模式。没有一种银弹可以适用于每一种访问模式（不过，您可能希望查找缓存无关算法，如果它适合您的算法，那么这些算法非常酷）。如果你真的只是带宽有限，那么任何巧妙的线程游戏都不会改变这一事实。
Elements count: 50.000
Threads: 1
loops: 50000 ms: 1615

Elements count: 200.000 (4 times bigger)
Threads: 1
loops: 50000 ms: 1615 (slightly more than 4 time bigger)

Elements count: 800.000 (even 4 times bigger)
Threads: 1
loops: 50000 ms: 42181 (MUCH more than 4 time bigger)