具有特定线程数的矩阵乘法
本文关键字:线程 | 更新日期: 2024-09-20 15:38:51
我在多线程领域是个新手。目前,我正在尝试实现一个命令行程序,它能够将两个大小相等的矩阵相乘。主要目标是用户可以输入特定数量的线程作为命令行参数,并使用该数量的线程来解决乘法任务。
我的方法基于以下java实现,该实现试图解决类似的任务:java实现矩阵乘法多线程
我目前的状态如下:
using System;
using System.Threading;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static int rows = 16;
static int columns = 16;
static int[] temp = new int[rows*columns];
static int[,] matrixA = new int[rows, columns];
static int[,] matrixB = new int[rows, columns];
static int[,] result = new int[rows, columns];
static Thread[] threadPool;
static void runMultiplication(int index){
for(int i = 0; i < rows; i++){
for(int j = 0; j < columns; j++){
Console.WriteLine();
result[index, i] += matrixA[index, j] * matrixB[j, i];
}
}
}
static void fillMatrix(){
for (int i = 0; i < matrixA.GetLength(0); i++) {
for (int j = 0; j < matrixA.GetLength(1); j++) {
matrixA[i, j] = 1;
matrixB[i, j] = 2;
}
}
}
static void multiplyMatrices(){
threadPool = new Thread[rows];
for(int i = 0; i < rows; i++){
threadPool[i] = new Thread(() => runMultiplication(i));
threadPool[i].Start();
}
for(int i = 0; i < rows; i++){
try{
threadPool[i].Join();
}catch (Exception e){
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
}
static void printMatrix(int[,] matrix) {
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < columns; j++)
{
Console.Write(string.Format("{0} ", matrix[i, j]));
}
Console.Write(Environment.NewLine + Environment.NewLine);
}
}
static void Main(String[] args){
fillMatrix();
multiplyMatrices();
printMatrix(result);
}
}
目前我有两个问题:
- 我的结果矩阵包含的值与有效结果相去甚远
- 我不知道我是否按照我的目标走上了正确的道路,即用户可以指定应该使用多少线程
如果有人能指导我找到解决方案,我将不胜感激。
PS:我知道现有的帖子与我的类似,但我帖子中的主要挑战是允许用户设置线程数量,然后解决矩阵乘法。
如果你是新手,线性代数是一个很难从线程开始的地方。我建议先学习map/reduce,然后在C#中实现它。
想象一下,如果你只有一个核心,并且你想进行长时间的计算。操作系统会安排多个线程,这样一个线程完成一些工作,然后下一个线程开始执行,等等。很容易进行思想实验,并发现上下文切换会使问题比单线程版本更慢。那里没有真正的并行化。
问题是大多数线性代数运算不容易并行化。他们并不是相互独立的。线程多于核心不会改善这种情况,而且可能会使性能变差。
你能做的最好的事情是每个核心一个线程,并像这样划分矩阵。
这里有一个想法:在你担心多线程之前,先考虑你的Matrix类,确保每个操作都能在一个线程中正常工作。如果您的代码不能为单个线程生成正确的答案,那么担心多线程是没有意义的。让它发挥作用,然后找出如何在多个线程之间划分问题。