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特定のデバイスでは Parallel Assign() が遅い

みなさん、こんにちは。

Parallel Assign() を特定のシステムと組み合わせた場合に問題があるようです。

JMP 16.1 を搭載した 3 台の Windows 10 PC にアクセスできました。

ラップトップ: Core i5-8350U (4 コア) @ 1.9 GHz、16GB Ram
古いワークステーション: Xeon E5-1660 v4 (8 コア) @ 3.2 GHz、256GB Ram
新しいワークステーション Xeon W-2145 (8 コア) @3.7 GHz、128GB Ram

すべてのシステムで異なる問題サイズを使用して、テストスクリプトの並列バージョンと逐次バージョンのパフォーマンスを比較しました (以下のスクリプト)。

結果は驚くほど悪かった。私のラップトップ上でのみ、並列バージョンは順次バージョンよりわずかに高速ですが、ワークステーションでは最大 2 倍以上遅くなります。

Parallel Assign() で同様のパフォーマンスの問題を経験した人はいますか? それとも私の使い方が間違っているのでしょうか？ここで何が起こっているのでしょうか？

ロブ

n_different_ids = 100000;
<BR />// Just generate random data. Every 15 rows must be processed at the same time.
DT_Data = J( 15*n_different_ids, 9, 0 );
For ( i = 1, i <= n_different_ids, i++,
 DT_Data[15*(i-1)+(1::15),0] = i + J( 15, 9, Random Normal() );
);
<BR />// some function
F_percentile = Function( {x , p},
 x = Sort Ascending(x);
 n = N Rows(x);
 index = 1 + (n - 1) * p;
 index_ibelow = Floor(index);
 index_iabove = Ceiling(index);
 h = index - index_ibelow;
 result = (1 - h) * x[index_ibelow] + h * x[index_iabove];
 result;
);
<BR />// parallel version
DT_Features = J( n_different_ids, 16, 0 );
start=tick seconds();
Parallel Assign( {
  DT_Data = DT_Data,
  F_percentile = Name Expr( F_percentile )
 },
 DT_Features[i,j] = (
  i_same_group = Loc(DT_Data[15*(i-1)+(1::15), 1]);
  data = DT_Data[15*(i-1)+i_same_group, 1+Ceiling(j/2)];
  If (mod(j,2),
   result = F_percentile(data, 0.95);
  ,
   result = F_percentile(data, 0.05);
  );
  result;
 )  
);
time_parallel = tick seconds()-start;
Show(time_parallel);
Wait(0.1);
<BR />// sequential version
DT_Features = J( n_different_ids, 16, 0 );
start=tick seconds();
for(i=1,i<=n_different_ids,i++,
 for(j=1,j<=16,j++,
  i_same_group = Loc(DT_Data[15*(i-1)+(1::15), 1]);
  data = DT_Data[15*(i-1)+i_same_group, 1+Ceiling(j/2)];
  If (mod(j,2),
   result = F_percentile(data, 0.95);
  ,
   result = F_percentile(data, 0.05);
  );
  DT_Features[i,j] =result; 
 );
);
time_sequential = tick seconds()-start;
Show(time_sequential);

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