> I tried 10000000 elements in my machines, which takes about 4 seconds.<br>I increase the size, which takes about 20 seconds (I assume/hope 20 seconds <br>is expensive enough),<br>but still, using the withIndexedMapping, I got no benefits.<br>

<br>Thank you.<br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jan 16, 2012 at 1:50 PM, Yuheng Long <span dir="ltr"><<a href="mailto:csgzlong@iastate.edu">csgzlong@iastate.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
Hi Vitaly,<br><br>Well, I agree it may not be that expensive, but if it this operation/logic in the system and it is done many many time, <br>perhaps, you still want to parallelize it, do not you?<div class="im"><br><br>> for parallel to give you benefit, you may have to throw more work at the problem<br>
</div>
What do you mean by "you may have to throw more work at the problem".<br>Would you elaborate, please? What are the problems here?<br><br>I tried 10000000 elements in my machines, which takes about 4 seconds.<br>

According to my experience, benchmarks/operations that take more than a second, <br>it becomes easier to parallelize (I mean simple parallelization code does show relatively good speedups.)<div class="im HOEnZb"><br><br>
Thank you very much,<br>
Sincerely,<br>Yuheng<br><br><br></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_quote">On Mon, Jan 16, 2012 at 1:00 PM, Vitaly Davidovich <span dir="ltr"><<a href="mailto:vitalyd@gmail.com" target="_blank">vitalyd@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
Hashing integers in a linearly-traversed array is going to be pretty quick even on a single core (unless your hash function does something expensive); for parallel to give you benefit, you may have to throw more work at the problem.  How large is the int array that you're scanning?<br>


<br><div class="gmail_quote"><div><div>On Mon, Jan 16, 2012 at 9:59 AM, Yuheng Long <span dir="ltr"><<a href="mailto:csgzlong@iastate.edu" target="_blank">csgzlong@iastate.edu</a>></span> wrote:<br></div>
</div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div>
To whom it concerns,<br>          I tried to parallelize a for loop these days which iterates the elements (Integer) of an array and applies a pure hash function on each of the elements<br>and substitute the original elements with the results.<br>



          So I used the withIndexedMapping method in the ParallelArray class to parallelize the code.<br>          I try both my 4 cores and my 24 cores machines. I did not get any speedup.<br>          The code snippet is listed below. Would you please tell me what I did wrong or explain why I did not get any speedup in the implementation at all?<br>



          I would like to send out the complete code if necessary. Thank you.<br><br>Hash h = new Hash();<br>ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();<br>ParallelArray<Integer> pa = ParallelArray.createUsingHandoff(elementData, fjp);<br>



pa.replaceWithMappedIndex(h);               <br><br>public class Hash implements Ops.IntAndObjectToObject<Integer, Integer> {<br>   public Integer op (int index, Integer o) {<br>        int key = o;<br>        /* key = the hash computation code */<br>



        return key;<br>   }<br>}<br><br>Thank you very much,<br>Sincerely,<br>Yuheng<br>
<br></div></div><div>_______________________________________________<br>
Concurrency-interest mailing list<br>
<a href="mailto:Concurrency-interest@cs.oswego.edu" target="_blank">Concurrency-interest@cs.oswego.edu</a><br>
<a href="http://cs.oswego.edu/mailman/listinfo/concurrency-interest" target="_blank">http://cs.oswego.edu/mailman/listinfo/concurrency-interest</a><br>
<br></div></blockquote></div><span><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Vitaly<br><a href="tel:617-548-7007" value="+16175487007" target="_blank">617-548-7007</a> (mobile)<br>
</font></span></blockquote></div><br>
</div></div></blockquote></div><br>