C#并行处理选项

我试图让我的部分代码并行运行，我尝试使用c#中的ThreadPool来避免任何麻烦，但是似乎我对池的要求太高了，我的代码实际上运行得比较慢

下面的代码解释了我要做的事情，我有许多音频样本（取决于512->4096之间的缓冲区大小），需要在延迟网络中插入、传播并从节点（从n=4到n=16）读取。这必须在一个样本一个样本的基础上进行，因此我唯一的优化选择是对网络中存在的每个节点进行插入/传播/读取和并行操作。此操作在每个游戏帧中调用一次，并且在游戏的整个生命周期中都是必需的。查看剖面仪时，散射操作需要花费大量时间，因此这是一个很好的选择（我已经做了传统的优化）。目前，我让threadpool worker在一个工作项中为所有节点执行工作，只是为了启动并运行，但工作可以在以后拆分

我认为下面代码的问题是将工作项插入到线程池的频率，我也在某个地方读到过，线程需要一段时间才能启动，因此如果线程池创建更多的工作项，则不一定会有帮助。是否有人对其他并行处理方法有任何建议，或者可以发现我的线程池实现中的任何错误

public void propagateNetwork() {

    int numSampsToConsume = Mathf.min(inSamples.Count,buffersize);

    for (int i = 0; i < numSampsToConsume; i++) {
        outVal = 0.0f;
        inVal = inSamples.Dequeue () * networkInScale;

        directDelay.write (inVal);
        directVal = directDelay.read ();
        directVal *= directAtt;

        for (j = 0; j < network.Count; j++) {
            outVal += network [j].getOutgoing ();
            network [j].inputIncoming (inVal);
        }

        ThreadPool.QueueUserWorkItem (scatteringThreadPoolWrapper);
        scatteringThreadDone.WaitOne ();

        outVal += directVal;
        outSamples.Enqueue (outVal);
    }
}

public void scatteringThreadPoolWrapper(object threadConext) {
    doScatteringForNodeRange (0, network.Count);
}

public void doScatteringForNodeRange(int min,int max) {
    for (int i = min; i < max; i++) {
        network[i].doScattering (doLateReflections);
    }
    scatteringThreadDone.Set ();
}

公共网络（）{
int numSampsToConsume=Mathf.min（inSamples.Count，buffersize）；
对于（int i=0；i

也许使用

并行。因为

会起作用吗？我将一些变量设置为每个循环迭代的局部变量，但我不知道这些操作都在做什么，以及如果并行运行，会如何导致问题

public void propagateNetwork() {
    int numSampsToConsume = Mathf.min(inSamples.Count,buffersize);

    Parallel.for(0, numSampsToConsume, i => {
        var outVal = 0.0f;
        var inVal = inSamples.Dequeue () * networkInScale;

        directDelay.write (inVal);
        var directVal = directDelay.read ();
        directVal *= directAtt;

        Parallel.for(0, network.Count, j => {
            outVal += network [j].getOutgoing ();
            network [j].inputIncoming (inVal);
        });

        doScatteringForNodeRange (0, network.Count);

        outVal += directVal;
        outSamples.Enqueue (outVal);
    });
}

---

如果你排队，然后立即等待，这难道不意味着你就不需要这么做了吗？您不应该将所有工作项排队，然后在另一个循环中等待它们完成吗？也许考虑将你的外部替换为<代码>并行。对于< /代码>？也许我误解了线程池所做的事情，但是我假设我分配给它的每一个任务都可能在不同的线程上。因此，总体而言，它将更快地完成？我知道在示例代码中，我还没有将工作分解，这只是一个测试，看看它是否有效。我需要等待，因为每个示例都必须在进入下一个示例之前完成传播，出于同样的原因，不可能进行并行。每个任务可能位于不同的线程上，但是如果您将任务发送到另一个线程，然后在运行另一个任务之前等待在主线程上获得答案，那么您当然会比较慢。您仍然一次只运行一个线程，但是您增加了创建线程和跨线程通信的开销。请确保这是合理的。正如我所说，上面的实现不是真正的并行verison。理想情况下，我会分割要处理的节点，因此发送一半由线程池处理，其余在主线程中处理——等待是为了确保在下一个示例之前完成所有操作。开销的增加让我非常惊讶，分析器中的串行版本的代码显示平均要计算200ms，而并行版本大约是1000ms！您为此尝试过TPL数据流吗？刚刚实现了最内层的并行for，但它仍然比普通的for循环需要更长的时间！与threadpool不同，threadpool试图重用池中尽可能多的线程，并且只在需要时创建线程，是否会为每个i创建新线程？我认为我的主要问题是旋转新线程花费的时间太长（如果这是parallel for所做的），最外层的循环不能是并行的，因为每个样本都必须按顺序传播。速度减慢可能是由于并行操作的嵌套，毕竟在调用时仍然是一个“同步”操作（例如，doScatteringForNodeRange在完成内部循环之前不会运行），这本质上意味着每个外部循环都在管理并行状态，生成其他并行任务并暂停。理想情况下，您希望一个循环完成所有操作，因此：1.查看是否可以将内部循环扩展为主驱动程序；2.避免任何共享状态访问。通过嵌套并行操作，您是指此asnwer中的2个并行for吗？因为正如我之前提到的，我不能将外部for作为并行的，因此没有实现它。所有音频样本都必须按顺序处理，只有内部的操作才是并行的候选。但是你关于交换内部和外部循环的观点很有趣，我会考虑一下这是否可行！我有一个简短的ink关于交换内部/外部环路。在算法的逻辑中，这是不可能的，每个节点在每个时间步（或样本传播）都依赖于来自其他每个节点的输入，因此它们将以这种方式不同步。