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我在并发类(class)中遇到了使用 OpenMP 编写一些并行 C 代码的问题。
这是一个片段
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
#define FALSE 0
#define TRUE 1
int count_primes_0(int);
int count_primes_1(int);
int count_primes_2(int);
int main(int argc, char *argv[]){
int n;
if (argc != 2){
printf("Incorrect Invocation, use: \nq1 N");
return 0;
} else {
n = atoi(argv[1]);
}
if (n < 0){
printf("N cannot be negative");
return 0;
}
printf("N = %d\n", n);
//omp_set_num_threads(1);
time_it(count_primes_0, n, "Method 0");
time_it(count_primes_1, n, "Method 1");
time_it(count_primes_2, n, "Method 2");
return 0;
}
int is_prime(int n){
for(int i = 2; i <= (int)(sqrt((double) n)); i++){
if ((n % i) == 0){
return FALSE;
}
}
return n > 1;
}
void time_it( int (*f)(int), int n, char *string){
clock_t start_clock;
clock_t end_clock;
double calc_time;
int nprimes;
struct timeval start_val;
struct timeval end_val;
start_clock = clock();
nprimes = (*f)(n);
end_clock = clock();
calc_time = ((double)end_clock - (double)start_clock) / CLOCKS_PER_SEC;
printf("\tNumber of primes: %d \t Time taken: %fs\n\n", nprimes, calc_time);
}
// METHOD 0
// Base Case no parallelization
int count_primes_0(int n){
int nprimes = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++){
if (is_prime(i)) {
nprimes++;
}
}
return nprimes;
}
//METHOD 1
// Use only For and Critical Constructs
int count_primes_1(int n){
int nprimes = 0;
#pragma omp parallel for
for(int i = 1; i <= n; i++){
if (is_prime(i)) {
#pragma omp critical
nprimes++;
}
}
return nprimes;
}
//METHOD 2
// Use Reduction
int count_primes_2(int n){
int nprimes = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+:nprimes)
for(int i = 1; i <= n; i++){
if (is_prime(i)) {
nprimes++;
}
}
return nprimes;
}
我面临的问题是,当我使用 omp_set_num_threads() 时,我使用的线程越少我的函数运行得越快——或者越接近基本未并行情况的运行时间
时间结果:这些是在 8 核机器上运行的
8 个线程:方法0:0.07s;方法一:1.63s;方法二:1.4s
4 个线程:方法0:0.07s;方法一:0.16s;方法二:0.16s
2 个主题:方法0:0.07s;方法一:0.10;方法二:0.09
1 个主题:方法0:0.07s;方法一:0.08s;方法二:0.07s
我试过禁用优化并使用不同的 gcc 版本,但没有任何区别
感谢任何帮助。
编辑:在 Linux 中使用时钟会返回“不正确”的时间,挂钟时间正是我所需要的,因此使用 ether omp_get_wtime() 或 Linux 函数 timeit 会产生正确的结果。
最佳答案
令我惊讶的是,您看到该计划如上所示取得了任何成功。如果您查看 clock() 的 RedHat Linux 手册页,您会看到它“返回程序使用的处理器时间的近似值”。放入 OpenMP 指令会导致更多开销,因此您应该会看到在运行 OpenMP 时使用了更多的整体处理器时间。您需要查看的是耗时(或挂钟时间)。当您并行运行时(并且您有一个可以从并行中获益的程序),您会看到运行时间下降。 OpenMP 规范定义了一个例程 (omp_get_wtime()) 来提供此信息。
更改您的程序以使用 clock() 和 omp_get_wtime() 进行报告:
$ a.out 1000000 (1,000,000)
2 个处理器:
时钟():0.23 wtime():0.23 时钟():0.96 wtime():0.16 时钟():0.59 wtime():0.09
4 个处理器:
时钟():0.24 wtime():0.24 时钟():0.97 wtime():0.16 时钟():0.57 wtime():0.09
8 个处理器:
时钟():0.24 wtime():0.24 时钟():2.60 wtime():0.26 时钟():0.64 wtime():0.09
$ a.out 10000000 (10,000,000)
2 个处理器:
时钟():6.07 wtime():6.07 时钟():10.4 wtime():1.78 时钟():11.3 wtime():1.65
4 个处理器:
时钟():6.07 wtime():6.07 时钟():11.5 wtime():1.71 时钟():10.7 wtime():1.72
8 个处理器:
时钟():6.07 wtime():6.07 时钟():9.92 wtime():1.83 时钟():11.9 wtime():1.86
关于c - Openmp 基本并行化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4979416/
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