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c++ - 我的归并排序算法使用 OpenMP 时速度较慢,我怎样才能让它比序列化形式更快?

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 02:20:27 25 4
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我正在研究并行编程并在排序算法上对其进行测试。我发现最简单的方法是使用 OpenMP,因为它提供了一种实现线程的简单方法。我做了一个研究,发现其他人已经这样做了,然后我尝试了一些代码。但是,当我在 Linux 上使用 perf stat -r 10 -d 测试它时,我得到的时间比序列化代码更糟糕(在某些情况下,它是时间的两倍)。我尝试在数组中使用不同数量的元素,我使用的最大值是 1.000.000 个数字,如果我使用更多,我会收到错误。


void merge(int aux[], int left, int middle, int right){
int temp[middle-left+1], temp2[right-middle];
for(int i=0; i<(middle-left+1); i++){
temp[i]=aux[left+i];
}
for(int i=0; i<(right-middle); i++){
temp2[i]=aux[middle+1+i];
}
int i=0, j=0, k=left;
while(i<(middle-left+1) && j<(right-middle))
{
if(temp[i]<temp2[j]){
aux[k++]=temp[i++];
}
else{
aux[k++]=temp2[j++];
}
}
while(i<(middle-left+1)){
aux[k++]=temp[i++];
}
while(j<(right-middle)){
aux[k++]=temp2[j++];
}
}

void mergeSort (int aux[], int left, int right){
if (left < right){
int middle = (left + right)/2;
omp_set_num_threads(2);
#pragma omp parallel
{

#pragma omp sections
{
#pragma omp section
mergeSort(aux,left,middle); //call 1
#pragma omp section
mergeSort(aux,middle+1,right); //call 2
}
}
merge(aux,left,middle,right);
}
}

int main(){
generate_list(Vet, n);
mergeSort(Vet, 0, n-1);

return(0);
}

以下是我收到的结果:

OpenMP 代码:

./mergeomp 的性能计数器统计(10 次运行):

         12,489169      task-clock (msec)         #    0,717 CPUs utilized            ( +-  3,58% )
8 context-switches # 0,681 K/sec ( +- 6,62% )
0 cpu-migrations # 0,000 K/sec
167 page-faults # 0,013 M/sec ( +- 0,79% )
<not supported> cycles
<not supported> instructions
<not supported> branches
<not supported> branch-misses
<not supported> L1-dcache-loads
<not supported> L1-dcache-load-misses
<not supported> LLC-loads
<not supported> LLC-load-misses

0,01743 +- 0,00211 seconds time elapsed ( +- 12,10% )

序列化方式(简单代码):

./mergesort 的性能计数器统计(10 次运行):

          3,757053      task-clock (msec)         #    0,449 CPUs utilized            ( +-  0,72% )
1 context-switches # 0,293 K/sec ( +- 16,32% )
0 cpu-migrations # 0,000 K/sec
139 page-faults # 0,037 M/sec ( +- 0,34% )
<not supported> cycles
<not supported> instructions
<not supported> branches
<not supported> branch-misses
<not supported> L1-dcache-loads
<not supported> L1-dcache-load-misses
<not supported> LLC-loads
<not supported> LLC-load-misses

0,008375 +- 0,000276 seconds time elapsed ( +- 3,29% )

我做错了什么吗?我正在用 -fopenmp 标志编译它,但不知道合并排序是否不适合并行化,或者我的 linux 虚拟机(我在 VM Virtual Box 上运行 Ubuntu机器,我的 PC 有一个 Core I7 处理器)配置不佳。

最佳答案

感谢大家帮助我解决了这个问题。

首先我没有在我的虚拟机上设置多核。

然后,我更改了 tasksections 构造。

我还在数组中使用了更多的元素(200 万)。

最后我添加了一个过滤器以在数组小于“n”个元素时停止使用并行性:

void mergeSortSerial(int aux[], int left, int right){
if (left < right){
int middle = (left + right)/2;
mergeSortSerial(aux,left,middle); //call 1
mergeSortSerial(aux,middle+1,right); //call 2
merge(aux,left,middle,right);
}
}

void mergeSort (int aux[], int left, int right){
if (left < right){
if ((right-left) > 1000){
int middle = (left + right)/2;
#pragma omp task firstprivate (aux, left, middle)
mergeSort(aux,left,middle); //call 1
#pragma omp task firstprivate (aux, middle, right)
mergeSort(aux,middle+1,right); //call 2
#pragma omp taskwait
merge(aux,left,middle,right);
} else{mergeSortSerial(aux, left, right);}
}
}

我发现 1.000.000 是“n”的最佳数字,我的算法比顺序算法快 2 倍。

关于c++ - 我的归并排序算法使用 OpenMP 时速度较慢,我怎样才能让它比序列化形式更快?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56060548/

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