¿Cuál es el número óptimo de subprocesos para paralelizar algoritmos?

1 Rosca por encima de la cabeza

Un factor que limita las ventajas de la paralelización es la sobrecarga de crear y administrar subprocesos. Cada subproceso consume algo de memoria y tiempo de CPU para su pila, cambio de contexto, sincronización y comunicación. Cuantos más subprocesos tenga, más gastos generales incurrirá. Por lo tanto, desea evitar la creación de demasiados subprocesos que compitan por los recursos y reduzcan la eficacia de la paralelización.

2 Características de la carga de trabajo

Otro factor que influye en el número óptimo de subprocesos es la naturaleza de la carga de trabajo que desea paralelizar. Algunas cargas de trabajo están vinculadas a la CPU, lo que significa que están limitadas por la potencia de cálculo del procesador. Otras cargas de trabajo están enlazadas a E/S, lo que significa que están limitadas por la velocidad de las operaciones de entrada/salida, como la lectura de un disco o una red. Las cargas de trabajo enlazadas a la CPU se benefician más de la paralelización que las cargas de trabajo enlazadas a E/S, ya que pueden usar varios núcleos para realizar cálculos más rápido. Sin embargo, incluso en el caso de las cargas de trabajo enlazadas a la CPU, existe un límite en cuanto a la cantidad de paralelización que puede ayudar, en función del grado de independencia y comunicación entre las tareas.

3 Especificaciones de hardware

Un tercer factor que afecta al número óptimo de subprocesos son las especificaciones de hardware del sistema que ejecuta el código. El parámetro de hardware más importante es el número de núcleos físicos o procesadores disponibles. Cada núcleo puede ejecutar un subproceso a la vez, por lo que tener más núcleos permite una mayor paralelización. Sin embargo, algunos sistemas también tienen características como hyper-threading o multithreading simultáneo, que permiten que cada núcleo ejecute dos o más subprocesos simultáneamente compartiendo recursos. Esto puede mejorar el rendimiento en algunos casos, pero no en otros, dependiendo de la carga de trabajo y la sobrecarga.

4 Estimación del número óptimo de subprocesos

Teniendo en cuenta estos factores, ¿cómo puede estimar el número óptimo de subprocesos para su algoritmo? No hay una respuesta definitiva, ya que depende del problema, el código y el sistema específicos con los que esté trabajando. Sin embargo, una regla general es comenzar con el número de núcleos físicos como línea de base y, a continuación, ajustarlo en función de las características de la carga de trabajo y la sobrecarga del subproceso. Por ejemplo, si la carga de trabajo está enlazada a la CPU y tiene poca comunicación y sincronización entre las tareas, puede intentar aumentar el número de subprocesos ligeramente por encima del número de núcleos para ver si mejora el rendimiento. Si la carga de trabajo está enlazada a E/S o tiene una alta comunicación y sincronización entre tareas, es posible que desee reducir el número de subprocesos por debajo del número de núcleos para evitar la contención y la sobrecarga. También puedes utilizar herramientas como perfiladores o benchmarks para medir el rendimiento de tu código con diferentes números de hilos y encontrar el óptimo para tu caso.

La paralelización de algoritmos puede ser una excelente manera de optimizar el código y hacer uso de los recursos de hardware. Sin embargo, también requiere una consideración cuidadosa de los factores que afectan al número óptimo de subprocesos. Al comprender estos factores y experimentar con diferentes números de subprocesos, puede encontrar el mejor equilibrio entre la paralelización y la sobrecarga para el algoritmo.