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c - 与openmp中线程数相关的性能

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:38:26 25 4
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我使用 OpenMP 编写了一个小型矩阵乘法程序。当我使用 2 个线程时性能最佳,而当我使用 1000 个线程时性能最差。我总共有 64 个处理器。当线程数为 1 或 2 时,我获得最佳性能。

    ~/openmp/mat_mul>  cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l
64
~/openmp/mat_mul> export OMP_NUM_THREADS=2
~/openmp/mat_mul> time ./main
Total threads : 2
Master thread initializing

real 0m1.536s
user 0m2.728s
sys 0m0.200s
~/openmp/mat_mul> export OMP_NUM_THREADS=64
~/openmp/mat_mul> time ./main
Total threads : 64
Master thread initializing

real 0m25.755s
user 4m34.665s
sys 21m5.595s

这是我的矩阵乘法代码。

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

#define ROW_SIZE_A 100
#define COL_SIZE_A 5000
#define COL_SIZE_B 300

int get_random();

int main(int argc, char* argv[])
{
int a[ROW_SIZE_A][COL_SIZE_A];
int b[COL_SIZE_A][COL_SIZE_B];
int c[ROW_SIZE_A][COL_SIZE_B];
int i,j,k, tid, thread_cnt;

srand(time(NULL));

#pragma omp parallel shared(a,b,c,thread_cnt) private(i,j,k,tid)
{
tid = omp_get_thread_num();
if(tid == 0)
{
thread_cnt = omp_get_num_threads();
printf("Total threads : %d\n", thread_cnt);
printf("Master thread initializing\n");
}
#pragma omp parallel for schedule(static)
for(i=0; i<ROW_SIZE_A; i++)
{
for(j=0; j<COL_SIZE_A; j++)
{
a[i][j] = get_random();
}
}
#pragma omp parallel for schedule(static)
for(i=0; i<COL_SIZE_A; i++)
{
for(j=0; j<COL_SIZE_B; j++)
{
b[i][j] = get_random();
}
}
#pragma omp parallel for schedule(static)
for(i=0; i<ROW_SIZE_A; i++)
{
for(j=0; j<COL_SIZE_B; j++)
{
c[i][j] = 0;
}
}

#pragma omp barrier

#pragma omp parallel for schedule(static)
for(i=0; i<ROW_SIZE_A; i++)
{
for(j=0; j<COL_SIZE_B; j++)
{
c[i][j] = 0;
for(k=0; k<COL_SIZE_A; k++)
{
c[i][j] += a[i][k] + b[k][j];
}
}
}

}

return 0;


}

谁能告诉我为什么会这样?

最佳答案

您的 for 循环未正确并行化,因为您使用了错误的 OpenMP 结构。 parallel for 是一个组合指令,它既创建了一个新的并行区域,又在其中嵌入了一个 for 工作共享结构。然后循环的迭代分布在内区的线程中。结果,您有 64 个线程,每个线程完整地运行所有循环并同时在 c 上写入。除了产生错误的答案外,它还会对观察到的性能造成灾难性后果。此外,嵌套区域默认串行执行,除非通过调用 omp_set_nested(1); 或通过适当设置 OMP_NESTED 环境变量显式启用嵌套并行性。

从并行区域内的所有 for 循环中删除 parallel 关键字:

    #pragma omp parallel shared(a,b,c,thread_cnt) private(i,j,k,tid)
{
...
#pragma omp parallel for schedule(static)
^^^^^^^^
for(i=0; i<ROW_SIZE_A; i++)
{
...
}
...
}

应该变成

    #pragma omp parallel shared(a,b,c,thread_cnt) private(i,j,k,tid)
{
...
#pragma omp for schedule(static)
for(i=0; i<ROW_SIZE_A; i++)
{
...
}
...
}

这将按预期实现外部区域线程之间循环迭代的工作共享。

关于c - 与openmp中线程数相关的性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34404509/

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