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我的 CPU 是 Core i3 330M,2 核 4 线程。当我在终端中执行命令 cat /proc/cpuinfo
时,就好像我有 4 个 CPU。当我使用 OpenMP 函数 get_omp_num_procs()
时,我也得到 4。
现在我有一个标准的 C++ vector 类,我的意思是一个不使用表达式模板的固定大小的 double 组类。我仔细地并行化了我类(class)的所有方法,并获得了“预期的”加速。
问题是:在这种简单的情况下,我能猜出预期的加速比吗?例如,如果我添加两个没有并行化 for 循环的 vector ,我会得到一些时间(使用 shell time 命令)。现在,如果我使用 OpenMP,我应该根据内核/线程数将时间除以 2 还是 4?我强调我只要求这个特别简单的问题,其中数据没有相互依赖性并且一切都是线性的( vector 加法)。
这是一些代码:
Vector Vector::operator+(const Vector& rhs) const
{
assert(m_size == rhs.m_size);
Vector result(m_size);
#pragma omp parallel for schedule(static)
for (unsigned int i = 0; i < m_size; i++)
result.m_data[i] = m_data[i]+rhs.m_data[i];
return result;
}
我已经读过这篇文章:OpenMP thread mapping to physical cores .
我希望有人能告诉我更多有关 OpenMP 如何在这个简单的案例中完成工作的信息。应该说我是并行计算的初学者。
谢谢!
最佳答案
编辑:现在已经添加了一些代码。
在那个特定的例子中,计算量很少,内存访问量很大。因此性能将在很大程度上取决于:
对于较大的 vector 大小,您可能会发现性能受到内存带宽的限制。在这种情况下,并行性不会有太大帮助。对于较小的尺寸,线程的开销将占主导地位。如果您获得“预期的”加速,您可能介于最佳结果之间。
我拒绝给出硬性数字,因为一般来说,“猜测”性能,尤其是在多线程应用程序中,是一个失败的原因,除非您事先有测试知识或对程序及其运行的系统有深入了解。
就像我在这里的回答中的一个简单例子:How to get 100% CPU usage from a C program
在 Core i7 920 @ 3.5 GHz(4 核,8 线程)上:
如果我用4 个线程 运行,结果是:
This machine calculated all 78498 prime numbers under 1000000 in 39.3498 seconds
如果我使用4 个线程 运行并显式地(使用任务管理器)将线程固定在 4 个不同的物理内核上,结果是:
This machine calculated all 78498 prime numbers under 1000000 in 30.4429 seconds
因此,这表明即使对于一个非常简单且令人尴尬的并行应用程序来说,它也是多么不可预测。涉及大量内存使用和同步的应用程序变得更加丑陋...
关于c++ - OpenMP 和内核/线程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9292191/
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