जंग बनाम सी प्रदर्शन

Question

मैं जंग के कार्यों के बारे में कुछ सीखना चाहता था, इसलिए मैंने पीआई के मोंटे कार्लो गणना किया। अब मेरी पहेली यही है कि एकल-थ्रेडेड सी संस्करण 4-तरफा थ्रेडेड जंग संस्करण की तुलना में 4 गुना तेजी से है। स्पष्ट रूप से मैं कुछ गलत कर रहा हूं, या मेरा मानसिक प्रदर्शन मॉडल रास्ता बंद है।

यहाँ सी संस्करण है:

#include <stdlib.h> 
#include <sys/types.h> 
#include <unistd.h> 
#include <stdio.h> 

#define PI 3.1415926535897932 

double monte_carlo_pi(int nparts) 
{ 
    int i, in=0; 
    double x, y; 
    srand(getpid()); 

    for (i=0; i<nparts; i++) { 
     x = (double)rand()/(double)RAND_MAX; 
     y = (double)rand()/(double)RAND_MAX; 

      if (x*x + y*y < 1.0) { 
      in++; 
     } 
    } 

    return in/(double)nparts * 4.0; 
} 

int main(int argc, char **argv) 
{ 
    int nparts; 
    double mc_pi; 

    nparts = atoi(argv[1]); 
    mc_pi = monte_carlo_pi(nparts); 
    printf("computed: %f error: %f\n", mc_pi, mc_pi - PI); 
} 

जंग संस्करण एक पंक्ति-दर-पंक्ति बंदरगाह नहीं था:

use std::rand; 
use std::rand::distributions::{IndependentSample,Range}; 

fn monte_carlo_pi(nparts: uint) -> uint { 
    let between = Range::new(0f64,1f64); 
    let mut rng = rand::task_rng(); 
    let mut in_circle = 0u; 
    for _ in range(0u, nparts) { 
     let a = between.ind_sample(&mut rng); 
    let b = between.ind_sample(&mut rng); 

    if a*a + b*b <= 1.0 { 
     in_circle += 1; 
    } 
    } 
    in_circle 
} 

fn main() { 
    let (tx, rx) = channel(); 

    let ntasks = 4u; 
    let nparts = 100000000u; /* I haven't learned how to parse cmnd line args yet!*/ 
    for _ in range(0u, ntasks) { 
     let child_tx = tx.clone(); 
     spawn(proc() { 
     child_tx.send(monte_carlo_pi(nparts/ntasks)); 
     }); 
    } 

    let result = rx.recv() + rx.recv() + rx.recv() + rx.recv(); 

    println!("pi is {}", (result as f64)/(nparts as f64)*4.0); 
} 

बिल्ड और समय सी संस्करण:

$ clang -O2 mc-pi.c -o mc-pi-c; time ./mc-pi-c 100000000 
computed: 3.141700 error: 0.000108 
./mc-pi-c 100000000 1.68s user 0.00s system 99% cpu 1.683 total 

जंग का संस्करण बनाएं और समय बनाएं:

$ rustc -v  
rustc 0.12.0-nightly (740905042 2014-09-29 23:52:21 +0000) 
$ rustc --opt-level 2 --debuginfo 0 mc-pi.rs -o mc-pi-rust; time ./mc-pi-rust 
pi is 3.141327 
./mc-pi-rust 2.40s user 24.56s system 352% cpu 7.654 tota 

Answer 1

डॉगबर्ट के रूप में बाधा, यादृच्छिक संख्या जनरेटर था। यहां एक ऐसा है जो प्रत्येक थ्रेड पर तेज़ और बीजित होता है

fn monte_carlo_pi(id: u32, nparts: uint) -> uint { 
    ... 
    let mut rng: XorShiftRng = SeedableRng::from_seed([id,id,id,id]); 
    ... 
}