[실험] 병렬연산과 직렬연산의 속도차이

long start = System.nanoTime();

int processorCount = Runtime.getRuntime().abailableProcessors();

LongAdder adder = new LongAdder();

try{

ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();

//processorCount 는 8이라고 가정한다.

for(int i=0; i<processorCount; i++){

es.submit(()->{

for(long j=0; j<1000000; j++)

adder.add(j);

});

}

}catch(Throwable e){}

long end = System.nanoTime();

System.out.println(end-start+"나노초");

위 코드는 병렬 연산이고,

long start = System.nanoTime();

long number = 0;

for(long j=0; j<8000000; j++)

number+=j;

long end = System.nanoTime();

System.out.println(end-start+"나노초");

이 코드는 일반 연산이다.

이 연산은 각각 루프를 돌며 인덱스를 number와 더한 값을 누적시킨다.

병렬연산은 프로세서의 수를 구해 그 수만큼 스레드풀에 연산을 올려 수행시킨다.

각 코드마다 연산횟수를 바꿔가며 차이를 보도록 하겠다.

Runtime의 availableProcessors() 메소드로 가져오는 프로세서의 수는 8개로 가정하겠다.

연산종류  / 연산회수	8백만	8천만	8억
병렬연산	38,501,774	40,381,417	51,231,998
일반연산	5,838,070	39,745,722	378,453,384

단위 : 나노초

위의 결과는 여러번 돌려본 결과 평균치로 보이는 값을 쓴 것이다.

세가지 케이스로 나누어 연산을 진행해 보았다.

8백만번의 연산을 할 때에는 일반연산이 약 7배 빨랐다.

8천만번의 연산을 할 때에는 둘이 속도가 비슷했다.

8억번의 연산을 할 때에는 병렬연산의 속도가 약 7.5배정도 빨랐다.

즉 많은 연산을 할수록(연산의 복잡도가 높을수록) 병렬연산의 효율성이 증가했다.

그렇다면 적은 양의 연산을 할 때에는 왜 병렬연산이 느린 것일까?

이것을 알아보기 위해 연산을 빼버리고 쓰레드를 올리는 시간만 측정해보았다.

long start = System.nanoTime();

int processorCount = Runtime.getRuntime().abailableProcessors();

LongAdder adder = new LongAdder();

try{

ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();

//processorCount 는 8이라고 가정한다.

for(int i=0; i<processorCount; i++){

es.submit(()->{

//연산 없음

});

}

}catch(Throwable e){}

long end = System.nanoTime();

System.out.println(end-start+"나노초");

이 결과 800만번의 연산을 하는 속도와 흡사한 32,283,098 나노초가 나왔다.

이 결과 역시 여러번 수행해 나온 평균치이다.

즉 기본적으로 8개의 스레드에 연산을 올리는데 3200만 나노초가 걸리고,

그 이후의 연산속도는 병렬연산이 훨씬 빠르다는 결과가 나왔다.

병렬연산을 적극 활용해야겠다.