c++ - OpenMP 实现比串行实现慢-6ren

c++ - OpenMP 实现比串行实现慢

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-28 05:08:24

24

4

<分区>

我目前正在尝试熟悉 OpenMP。为了练习，我用 OpenMP 实现了一个贪婪的“学习”算法。然后我用

测量了时间

time ./a.out

我与我的串行实现进行了比较，无论我的程序执行多少次迭代，OpenMP 总是慢得多。

这是我的代码，评论应该能解释一切:

#include <omp.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <stdio.h>
#include <ctime>

#define THREADS 4

using namespace std;

struct TrainData {
    double input;
    double output;
};

//Long Term Memory struct 
struct LTM {
        double a; //paramter a of the polynom
        double b;
        double c;
        double score; //score to be minimized!

        LTM()
        {
            a=0;
            b=0;
            c=0;
            score=0;
        }

        //random LTM with paramters from low to high (including low and high)
        LTM(int low, int high)
        {
            score=0;
            a= rand() % high + low;
            b= rand() % high + low;
            c= rand() % high + low; 

        }

        LTM(double _a, double _b, double _c)
        {
            a=_a;
            b=_b;
            c=_c;
        }

        void print()
        {
            cout<<"Score: "<<score<<endl;
            cout<<"a: "<<a<<" b: "<<b<<" c: "<<c<<endl;
        }
};

//the acutal polynom function evaluating with passed LTM
inline double evaluate(LTM &ltm, const double &x)
{
    double ret;
    ret = ltm.a*x*x + ltm.b*x + ltm.c;

    return ret; 
}


//scoring function calculates the Root Mean Square error (RMS)
inline double score_function(LTM &ltmnew, vector<TrainData> &td)
{
    double score;
    double val;
    int tdsize=td.size();
    score=0;

    for(int i=0; i< tdsize; i++)
    {
        val = (td.at(i)).output -  evaluate(ltmnew, (td.at(i)).input);
        val *=  val;
        score += val;
    }

    score /= (double)tdsize;

    score = sqrt(score);

    return score;
}

LTM iterate(int iterations, vector<TrainData> td, int low, int high)
{
    LTM fav = LTM(low,high);
    fav.score = score_function(fav, td);
    fav.print();
    LTM favs[THREADS]; // array for collecting the favorites of each thread

    #pragma omp parallel num_threads(THREADS) firstprivate(fav, low, high, td)
    {
        #pragma omp master
        printf("Threads: %d\n", omp_get_num_threads());

        LTM cand;
        #pragma omp for private(cand)
        for(int i=0; i<iterations; i++)
        {
            cand = LTM(low, high);
            cand.score = score_function(cand, td);

            if(cand.score < fav.score)
                fav = cand;
        }

        //save the favorite before ending the parallel section
        #pragma omp critical
        favs[omp_get_thread_num()] = fav;
    }

    //search for the best one in the array
    for(int i=0; i<THREADS; i++)
    {
        if(favs[i].score < fav.score)
            fav=favs[i];
    }

    return fav;
}

//generate training data from -50 up to 50 with the train LTM
void generateTrainData(vector<TrainData> *td, LTM train)
{
    #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 25) 
    for(int i=-50; i< 50; i++)
    {
        struct TrainData d;
        d.input = i;
        d.output = evaluate(train, (double)i);
        #pragma omp critical
        td->push_back(d);

        //cout<<"input: "<<d.input<<" -> "<<d.output<<endl;
    }

}

int main(int argc, char *argv[])
{

    int its= 10000000; //number of iterations 
    int a=2;
    int b=4;
    int c=6;

    srand(time(NULL));
    LTM pol = LTM(a,b,c); //original polynom parameters
    vector<TrainData> td;

    //first genarte some training data and save it to td
    generateTrainData(&td, pol); 

    //try to find the best solution
    LTM fav = iterate( its, td, 1, 6);


    printf("Final: a=%f b=%f c=%f score: %f\n", fav.a, fav.b, fav.c, fav.score);

    return 0;
}

在我的家用 PC 上，这个实现花费了 12 秒。序列号只有6s。如果我将迭代次数增加 10 倍，则大约为 2 分钟/1 分钟(omp/serial)。

谁能帮帮我？

24

4

0

文章推荐： html - 上传按钮未按预期显示，填充/边距无效

文章推荐： javascript - 在没有浏览器滚动的情况下，div 比浏览器宽

python - 为什么 DataFrame.loc[[1]] 比 df.ix [[1]] 慢 1,800 倍，比 df.loc[1] 慢 3,500 倍？
自己试试看: import pandas as pd s=pd.Series(xrange(5000000)) %timeit s.loc[[0]] # You need pandas 0.15.1
Delphi (DataSnap) 慢
我最近开始使用 Delphi 中的 DataSnap 来生成 RESTful Web 服务。在遵循 Marco Cantu 本人和互联网上其他几个人的指导后，我成功地使整个“链条”正常工作。但是有一
java - 2核Mac上有多个Java线程-慢
我一直在为操作系统类(class)编写以下代码，但结果有些奇怪。该代码创建x线程并同时运行它们，以便将两个平方矩阵相乘。每个线程将输入矩阵的Number_of_rows/Number_of_threa
r - 为什么并行包比只使用apply 慢？
我正在尝试确定何时使用 parallel包以加快运行某些分析所需的时间。我需要做的一件事是创建矩阵，比较具有不同行数的两个数据框中的变量。我在 StackOverflow 上问了一个关于有效方法的问题
haskell - 为什么 <$> 慢？
我最近对我的代码进行了一些清理，并在此过程中更改了此内容(不完全是真实的代码): read = act readSTRef test1 term i var = do t v^!terms.
c# - 分页查询如何*慢*？
我正在计时查询和同一个查询的执行时间，分页。 foreach (var x in productSource.OrderBy(p => p.AdminDisplayName) .Wher
c# - BackgroundWorker 慢
我正在开发一个项目 (WPF)，我有一个 Datagrid 从数据库加载超过 5000 条记录，所以我使用 BackgroundWorker 来通知用户数据正在加载，但它太慢了，我需要等待将近 2分钟
MYSQL 慢 ORDER BY
我在查询中添加 ORDER BY 时遇到问题。没有 ORDER BY 查询大约需要 26ms，一旦我添加 ORDER BY，它大约需要 20s。我尝试了几种不同的方法，但似乎可以减少时间。尝试 F
Android 慢 GridView
我是 Android 开发新手，遇到了性能问题。当我的 GridView 有太多项目时，它会变得有点慢。有什么方法可以让它运行得更快一些吗？这是我使用的代码: 适配器: public class C
java/mysql/慢
这里的要点是: 1.设置query_cache_type = 0;重置查询缓存； 2.在 heidisql(或任何其他客户端 UI)中运行任何查询 --> 执行，例如 45 毫秒 3.使用以下代码运行
PostgreSQL 慢 DISTINCT WHERE
想象下表: CREATE TABLE drops( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, loc VARCHAR(5) NOT NULL, tag INT NOT
sql - 慢 WHERE IN 查询结束
我的表 test_table 中的示例数据: date symbol value created_time 2010-01-09 symbol1
php - 很多查询 - 慢？
首先，如果已经有人问过这个问题，我深表歉意，至少我找不到任何东西。无论如何，我将每 5 分钟运行一次 cron 任务。该脚本加载 79 个外部页面，而每个页面包含大约 200 个我需要在数据库中检查
mysql - SQL查询/慢
我有下面的 SQL 代码，它来自 MySQL 数据库。现在它给了我期望的结果，但是查询很慢，我想我应该在进一步之前加快这个查询的速度。表agentstatusinformation有: PKEY(主
ios - 核心数据对象等级(慢)
我需要获取一个对象在 Core Data 中数千个其他对象之间的排名。现在，这是我的代码: - (void)rankMethod { //Fetch all objects NSFet
ios - ABAddressBookCopyArrayOfAllPeople 慢
我正在编写一个应用程序，我需要在其中读取用户的地址簿并显示他所有联系人的列表。我正在测试的 iPhone 有大约 100 个联系人，加载联系人确实需要很多时间。 ABAddressBookRef ad
javascript - InnerHTML 慢？
我正在使用 javascript 将 160 行添加到包含 10 列的表格中。如果我这样做: var cellText = document.createTextNode(value); cell.a
swift - UITableView 慢
我是 Swift 的新手，我已经设置了一个 tableView，它从 JSON 提要中提取数据并将其加载到表中。表格加载正常，但是当表格中有超过 10 个单元格时，它会变得缓慢且有些滞后，特别是它到
c# - 慢 DeterminePostBackMode()
我在 InitializeCulture 和 Page_PreInit 事件之间的 asp.net 页面中遇到性能问题。当我重写 DeterminePostBackMode() 时，我发现问题出在 b
SSL 慢。建立安全连接花费的时间太长
我在 Hetzner 上有一个带有 256GB RAM 6 个 CPU(12 个线程) 的专用服务器，它位于德国。我有 CENTOS 7.5。 EA4。我的问题是 SSL。每天大约 2 小时，我们在

首页

博学

6Ren·AI

商城

c++ - OpenMP 实现比串行实现慢