c - 矩阵乘法的 OpenMP 性能问题

Question

我在使用 OpenMp 时遇到性能问题。我正在尝试测试不使用 OpenMP 的单线程程序和使用 OpenMP 的应用程序的结果。通过在线查看比较矩阵链乘法程序的结果，openMP 实现的速度是其 2 到 3 倍，但我的两个应用程序的实现速度相同。我实现 openMP 的方式不正确吗？关于 openMP 的任何指示以及如何正确实现它？任何帮助深表感谢。提前致谢。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main( int argc , char *argv[] ) 
{
   srand(time(0));
   if ( argc != 2 )
   {
      printf("Usage: %s <size of nxn matrices>\n", argv[0]);
      return 1; 
   }

   int n = atoi( argv[1] );
   int a, b;
   double A[n][n], B[n][n], C[n][n];
   FILE *fp;
   fp = fopen("/home/mkj0002/CPE631/Homework2/ArrayTry/matrixResults", "w+"); //For the LeCASA machine

   for(a = 0; a < n; a++)
   {
       for(b = 0; b < n; b++)
       {
          A[a][b] = ((double)rand()/(double)RAND_MAX);  //Number between 0 and 1
          A[a][b] = (double)rand();         //Number between 0 and RAND_MAX
          B[a][b] = ((double)rand()/(double)RAND_MAX);  //Number between 0 and 1
          B[a][b] = (double)rand();         //Number between 0 and RAND_MAX
          C[a][b] = 0.0;
       }
    }

    #pragma omp parallel shared(A,B,C)
    {
        int i,j,k;
        #pragma omp for schedule(guided,n)
        for(i = 0; i < n; ++i)
        {
            for(j = 0; j < n; ++j)
            {
                double sum = 0;
                for(k = 0; k < n; ++k)
                {
                    sum += A[i][k] * B[k][j];
                }

                C[i][j] = sum;
                fprintf(fp,"0.4lf",C[i][j]);
            }
        }
    }

    if(fp)
    {
        fclose(fp);
    }
    fp = NULL;

    return 0;
}                  

Answer 1

(1) 不要在并行区域内执行 I/O。当您将其移出并将许多 C 变量同时写入文件时，您会看到瞬间加速。

(2) 完成上述操作后，您应该将调度更改为 static，因为每个循环将执行完全相同的计算量，并且不再需要招致花式调度的开销。

(3) 此外，为了更好地利用缓存，您应该交换j 和k 循环。要看到这一点，想象一下在当前循环中只访问 B 变量。

for(j = 0; j < n; ++j)
{
    for(k = 0; k < n; ++k)
    {
        B[k][j] += 5.0;
    }
}

您可以看到它是如何访问 B 的，就好像它是以 Fortran 的列优先格式存储的一样。可以找到更多信息 here .更好的选择是:

for(k = 0; k < n; ++k)
{
    for(j = 0; j < n; ++j)
    {
        B[k][j] += 5.0;
    }
}

回到您的示例，我们仍然需要处理 sum 变量。一个简单的建议是存储您正在计算的当前 sum 行，然后在完成当前循环后将它们全部保存。

结合所有 3 个步骤，我们得到如下结果:

#pragma omp parallel shared(A,B,C)
{
    int i,j,k;
    double sum[n]; // one for each j

    #pragma omp for schedule(static)
    for(i = 0; i < n; ++i)
    {
        for(j = 0; j < n; ++j)
            sum[j] = 0;

        for(k = 0; k < n; ++k)
        {
            for(j = 0; j < n; ++j)
            {
                sum[j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }

        for(j = 0; j < n; ++j)
            C[i][j] = sum[j];
    }
}

// perform I/O here using contiguous blocks of C variable

希望对您有所帮助。

编辑:根据@Zboson 的建议，完全删除 sum[j] 并将其替换为 C[i][ 会更容易j] 贯穿整个程序。