- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我使用 OpenMP 用 C 编写了并行程序。
我想控制程序正在使用的线程数。
我正在使用系统:
我运行的程序:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
double t1[TABLE_SIZE];
double t2[TABLE_SIZE];
int main(int argc, char** argv) {
omp_set_dynamic(0);
omp_set_nested(0);
omp_set_num_threads(NUM_OF_THREADS);
#pragma omp parallel for default(none) shared(t1, t2) private(i)
for(i=0; i<TABLE_SIZE; i++) {
t1[i] = rand();
t2[i] = rand();
}
for(i=0; i<NUM_OF_REPETITION; i++) {
test1(t1, t2);
}
}
void test1(double t1[], double t2[]) {
int i;
double result;
#pragma omp parallel for default(none) shared(t1, t2) private(i) reduction(+:result)
for(i=0; i<TABLE_SIZE; i++) {
result += t1[i]*t2[i];
}
}
我正在运行在编译时设置 TABLE_SIZE(2500, 5000, 100000, 1000000), NUM_OF_THREADS(1-24), NUM_OF_REPETITION(50000 为 50k, 100000 为 100k, 1000000 为 1M) 的脚本。问题是计算机没有利用一直提供的所有线程。看来问题取决于 TABLE_SIZE。
例如,当我使用 TABLE_SIZE=2500 编译代码时,一切正常,直到 NUM_OF_THREADS=20。然后会发生一些奇怪的事情。当我设置 NUM_OF_THREADS=21 时,程序仅使用 18 个线程(我观察 htop 以查看有多少线程正在运行)。当我设置 NUM_OF_THREADS=23 和 NUM_OF_REPETITION=100k 时,它使用 18 个线程,但如果我在 NUM_OF_THREADS=23 处将 NUM_OF_REPETITION 更改为 1M,它使用 19 个线程。
当我将 TABLE_SIZE 更改为 5000 时,异常从 18 个线程开始。我设置 NUM_OF_THREADS=18 并且在 NUM_OF_REPETITION=1M 时程序只使用 17 个线程。当我设置 NUM_OF_THREADS=19 和 NUM_OF_REPETITION=100k 或 1M 时,它只使用 17 个线程。如果我将 NUM_OF_THREADS 更改为 24,则程序将在 NUM_OF_REPETITION=50k 使用 20 个线程,在 NUM_OF_REPETITION=100k 使用 22 个线程,在 NUM_OF_REPETITION=1M 使用 23 个线程。
这种不一致会随着 TABLE_SIZE 的增加而不断发生。 TABLE_SIZE 越大(在较低的 NUM_OF_THREADS 下)不一致发生得越快。
在这篇(OpenMP set_num_threads() is not working)文章中,我读到 omp_set_num_threads() 设置了程序可以使用的线程的上限。如您所见,我已禁用动态团队,程序仍未使用所有线程。如果我设置环境变量 OMP_NUM_THREADS 和 OMP_DYNAMIC 也没有帮助。
所以我去阅读了一些 OpenMP 规范 3.1。它说程序应该使用它由 omp_set_num_threads() 设置的线程数。 omp_get_max_threads() 函数也返回 24 个可用线程。
如有任何帮助,我们将不胜感激。
最佳答案
我终于找到了解决办法。我设置了 KMP_AFFINITY 环境变量。我将变量设置为“紧凑”或“分散”并不重要(我现在只对使用所有线程感兴趣)。
这是文档必须说的(https://software.intel.com/en-us/articles/openmp-thread-affinity-control):
There are 2 considerations for OpenMP threading and affinity: First, determine the number of threads to utilize, and secondly, how to bind threads to specific processor cores.
If you do not set a value for KMP_AFFINITY, the OpenMP runtime is allowed to choose affinity for you. The value chosen depends on the CPU architecture and may change depending on what affinity is deemed most efficient FOR A VARIETY OF APPLICATIONS for that architecture.
另一个来源(https://software.intel.com/en-us/node/522691):
Affinity Types:
type = none (default)
Does not bind OpenMP* threads to particular thread contexts; however, if the operating system supports affinity, the compiler still uses the OpenMP* thread affinity interface to determine machine topology.
所以我猜是因为我没有设置 KMP_AFFINITY,所以 OpenMP 运行时根据其知识设置了最有效的亲和性。如果我错了,请纠正我。
关于c - openmp 没有利用所有线程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29579985/
OpenMP 中的高斯消除。我是 openmp 的新手,想知道我是否在正确的地方使用了我的编译指示和屏障。我的 x 值每次都不同。他们应该是一样的吗?? #include int num; doub
给定一个示例函数(示例在下面给出),for 循环可以使用 OpenMP 并行化或使用矢量化进行矢量化(假设编译器执行矢量化)。 示例 void function(float* a, float* b,
OpenMP 中原子和关键之间有什么区别? 我能做到 #pragma omp atomic g_qCount++; 但这和不一样吗 #pragma omp critical g_qCount++; ?
我有一个关于如何在您考虑特定依赖关系图时生成 OpenMP 伪代码的问题。 所以假设我们有这个特定的图表: 解决方案可能是这样的: #pragma omp parallel {
我正在尝试使用 openmp 计算二维矩阵的平均值。这个二维矩阵实际上是一个图像。 我正在对数据进行线程分割。例如,如果我有 N线程比我处理行/N thread0 的行数, 等等。 我的问题是:我可以
我想统计测量与 OpenMP 并行化的程序的性能。我选择在执行并行算法的测试应用程序中编写循环 MAX_EXPERIMENTS次并将时间测量报告到文件中。 问题解决方案似乎比提取外部循环上方的并行编译
我找到了 Intel's performance suggestion on Xeon Phi关于 OpenMP 中的 Collapse 子句。 #pragma omp parallel for co
如何使用 OpenMP 并行化数组移位? 我尝试了一些方法,但在以下示例中没有得到任何准确的结果(该示例旋转 Carteira 对象数组的元素,用于排列算法): void rotaciona(int
我有一系列对几个独立函数的调用。 func1(arg); func2(arg); func3(arg); 我想并行执行它们,而不是串行执行它们。我目前正在使用 #pragma omp parallel
我正在尝试使用 openmp 任务来安排基本 jacobi2d 计算的平铺执行。在 jacobi2d 中,依赖于 A(i,j) 从 A(i, j) A(i-1, j) A(i+1, j) A(i, j
我在 3 天前开始使用 OpenMP。我想知道如何使用#pragma使每个内核运行一个线程。详细信息:- int ncores = omp_get_num_procs();for(i = 0; i <
我有一段代码(它是应用程序的一部分),我正在尝试使用 OpenMP 对其进行优化,正在尝试各种调度策略。就我而言,我注意到 schedule(RUNTIME)条款比其他条款有优势(我没有指定 chun
我有一个数字运算 C/C++ 应用程序。它基本上是不同数据集的主循环。我们可以使用 openmp 和 mpi 访问一个 100 节点的集群。我想加速应用程序,但我是 mpi 和 openmp 的绝对新
在 OpenMP 中使用ompsections时,线程会被分配到sections内的 block ,还是每个线程会被分配到每个section? 当nthreads == 3时: #pragma omp
我正在尝试在 cython 中使用 openmp。我需要在 cython 中做两件事: i) 在我的 cython 代码中使用 #pragma omp single{} 作用域。 ii) 使用#pra
我正在尝试通过将循环的每次迭代作为 OpenMP 部分来并行化 OpenMP 中基于范围的 for 循环。我想这样做: #pragma omp parallel sections { for ( au
我正在尝试在 cython 中使用 openmp。我需要在 cython 中做两件事: i) 在我的 cython 代码中使用 #pragma omp single{} 作用域。 ii) 使用#pra
我想编写一个代码转换器,它采用基于 OpenMP 的并行程序并在集群上运行它。 我该如何解决这个问题?我使用哪些库?如何为此设置小型集群? 我发现很难在 Internet 上找到有关集群计算的好 Ma
我是 OpenMP 的新手。我正在尝试为 for 循环使用多个内核,但出现此编译错误: “错误 C3016:'x':OpenMP 'for' 语句中的索引变量必须具有带符号的整数类型”。 我知道 Op
如果我使用 VS 2010 编译器从 Qt Creator 构建项目,我如何启用 OpenMP(从 Visual Studio 构建时,您只需启用该功能)谢谢 最佳答案 在 .pro 文件中尝试下一步
我是一名优秀的程序员,十分优秀!