Имеет ли смысл использовать асинхронность (async/await) при суммировании массива из миллиарда чисел?

Нет, использование async/await для такой задачи бессмысленно и даже контрпродуктивно.

async/await предназначены для операций ввода-вывода (I/O-bound), таких как:

• Запросы к сети (HTTP, базы данных).
• Чтение/запись файлов на диск.
• Ожидание ответов от внешних API.

Их цель — освободить поток (например, поток пула потоков) во время ожидания медленной I/O-операции, чтобы он мог обслуживать другие запросы. Сами по себе они не создают новых потоков для вычислений.

Суммирование массива — это операция, ограниченная производительностью процессора (CPU-bound). Здесь нет ожидания — поток постоянно занят вычислениями. Использование async не ускорит вычисления, а лишь добавит накладные расходы на создание машины состояния.

Как правильно ускорить CPU-bound задачу? Используйте параллелизм для распределения работы между несколькими ядрами процессора.

1. Parallel LINQ (PLINQ) — самый простой способ:

// Предположим, у нас есть long[] numbers
long sum = numbers.AsParallel().Sum();

2. Класс Parallel (более гибкий):

long sum = 0;
Parallel.For(0, numbers.Length, i =>
{
    // Для атомарной операции используем Interlocked
    Interlocked.Add(ref sum, numbers[i]);
});
// Или для большей эффективности на очень больших данных используйте локальные аккумуляторы:
long sum = 0;
Parallel.ForEach(
    Partitioner.Create(0, numbers.Length), // Разбиваем на диапазоны
    () => 0L, // Локальный аккумулятор для каждого потока
    (range, loopState, localSum) =>
    {
        for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
            localSum += numbers[i];
        return localSum;
    },
    localSum => Interlocked.Add(ref sum, localSum) // Суммируем локальные результаты
);

3. Задачи (Task) с ручным разделением работы:

int coreCount = Environment.ProcessorCount;
long[] partialSums = new long[coreCount];
Task[] tasks = new Task[coreCount];

int chunkSize = numbers.Length / coreCount;
for (int i = 0; i < coreCount; i++)
{
    int start = i * chunkSize;
    int end = (i == coreCount - 1) ? numbers.Length : start + chunkSize;
    int threadIndex = i;

    tasks[i] = Task.Run(() =>
    {
        long localSum = 0;
        for (int j = start; j < end; j++)
            localSum += numbers[j];
        partialSums[threadIndex] = localSum;
    });
}
Task.WaitAll(tasks);
long totalSum = partialSums.Sum();

Вывод: Для CPU-bound задач используйте Parallel или PLINQ. async/await оставьте для операций, где есть ожидание (I/O).