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这是我的第一个问题。我正在尝试使用 openMP 并行化 C 中的 2d haar 变换函数。我获得了它 here并作相应修改。该程序获取黑白图像,将其放入矩阵中并计算哈尔小波变换的一级。最后,它对值进行标准化并将转换后的图像写入磁盘。
这是生成的图像 1 level of HDT
我的问题是并行版本的运行速度比串行版本慢得多。现在,我在此处附加了我想要并行化的主要部分的片段(稍后我可以放置所有周围的代码):
void haar_2d ( int m, int n, double u[] )
// m & n are the dimentions (every image is a perfect square)
//u is the input array in **(non column-major!)** row-major order</del>
int i;
int j;
int k;
double s;
double *v;
int tid, nthreads, chunk;
s = sqrt ( 2.0 );
v = ( double * ) malloc ( m * n * sizeof ( double ) );
for ( j = 0; j < n; j++ )
{
for ( i = 0; i < m; i++ )
{
v[i+j*m] = u[i+j*m];
}
}
/*
Determine K, the largest power of 2 such that K <= M.
*/
k = 1;
while ( k * 2 <= m )
{
k = k * 2;
}
/* Transform all columns. */
while ( n/2 < k ) // just 1 level of transformation
{
k = k / 2;
clock_t begin = clock();
#pragma omp parallel shared(s,v,u,n,m,nthreads,chunk) private(i,j,tid)
{
tid = omp_get_thread_num();
printf("Thread %d starting...\n",tid);
#pragma omp for schedule (dynamic)
for ( j = 0; j < n; j++ )
{
for ( i = 0; i < k; i++ )
{
v[i +j*m] = ( u[2*i+j*m] + u[2*i+1+j*m] ) / s;
v[k+i+j*m] = ( u[2*i+j*m] - u[2*i+1+j*m] ) / s;
}
}
#pragma omp for schedule (dynamic)
for ( j = 0; j < n; j++ )
{
for ( i = 0; i < 2 * k; i++ )
{
u[i+j*m] = v[i+j*m];
}
}
}//end parallel
clock_t end = clock();
double time_spent = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
printf ( "Time for COLUMNS: %f ms\n", time_spent * 1000);
}//end while
// [...]code for rows
free ( v );
return;}
大致的时间安排是:
Time for COLUMNS: 160.519000 ms // parallel
Time for COLUMNS: 62.842000 ms // serial
我尝试以多种不同的方式重新排列编译指示,例如使用静态计划、部分、任务等,还重新排列变量的数据范围并在并行区域内动态分配。我以为并行化 2 级会很简单,但现在我已经挣扎了两天了。寻求你们的帮助,我已经检查了这里几乎所有相关的问题,但仍然无法继续,或者至少无法理解原因。先感谢您。(CPU Intel Core i3-4005U CPU @ 1.70GHz × 4线程,2核)
更新:
1)m & n 怎么样,它应该有一天也实现矩形图像,所以我就把它留在那里。
2)我发现 u 实际上是一个普通数组,内部有一个线性化矩阵,即逐行(我使用 PGM 图像)。
3)memcpy 是一个更好的选择,所以现在我正在使用它。
关于主要主题,我尝试通过为每个 block 生成一个任务来将作业划分为 n 个任务,结果比串行代码快一点。现在我知道输入矩阵 u 的行主顺序良好,2 个 for 似乎相应地进行,但我不确定时间:同时使用 omp_get_wtime() 和 Clock() 我不知道如何测量加速比。我用不同的图像尺寸(从 16x16 到 4096x4096)进行了测试,并行版本似乎使用 clock() 更慢,使用 omp_get_wtime() 和 gettimeofday() 更快。您对如何使用 OpenMP 正确处理它,或者至少如何正确测量加速有一些建议吗?
while ( n/2 < k )
{
k = k / 2;
double start_time = omp_get_wtime();
// clock_t begin = clock();
#pragma omp parallel shared(s,v,u,n,m,nthreads,chunk) private(i,j,tid) firstprivate(k)
{
nthreads = omp_get_num_threads();
#pragma omp single
{
printf("Number of threads = %d\n", nthreads);
int chunk = n/nthreads;
printf("Chunks size = %d\n", chunk);
printf("Thread %d is starting the tasks.\n", omp_get_thread_num());
int h;
for(h=0;h<n;h = h + chunk){
printf("FOR CYCLE i=%d\n", h);
#pragma omp task shared(s,v,u,n,m,nthreads,chunk) private(i,j,tid) firstprivate(h,k)
{
tid = omp_get_thread_num();
printf("Thread %d starts at %d position\n", tid , h);
for ( j = h; j < h + chunk; j++ )
{
for ( i = 0; i < k; i++ )
{
v[i +j*m] = ( u[2*i+j*m] + u[2*i+1+j*m] ) / s;
v[k+i+j*m] = ( u[2*i+j*m] - u[2*i+1+j*m] ) / s;
}
}
}// end task
}//end launching for
#pragma omp taskwait
}//end single
}//end parallel region
// clock_t end = clock();
// double time_spent = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;
// printf ( "COLUMNS: %f ms\n", time_spent * 1000);
double time = omp_get_wtime() - start_time;
printf ( "COLUMNS: %f ms\n", time*1000);
for ( j = 0; j < n; j++ )
{
for ( i = 0; i < 2 * k; i++ )
{
u[i+j*m] = v[i+j*m];
}
}
}//end while
最佳答案
我有几个与您的代码密切相关的问题。
m 和 n 是尺寸(每个图像都是完美的正方形)
那为什么有两个尺寸参数呢?
u 是按列优先顺序排列的输入数组
这是一个极其糟糕的主意。 C 对内存使用行优先排序,因此列优先索引会导致跨步内存访问。这对于性能来说非常非常糟糕。如果可能的话,您需要解决这个问题。
因为u
和v
都是线性化矩阵,所以这个
for (int j = 0; j < n; j++) {
for (int i = 0; i < m; i++) {
v[i + j * m] = u[i + j * m];
}
}
可以替换为对 memcpy
的调用。
memcpy(v, u, m * n * sizeof(double));
关于你的问题。使用 OpenMP 的版本速度较慢的原因是所有线程都在执行相同的操作。这没有用,并且会导致不好的事情,例如 false sharing 。您需要使用每个线程的 id(代码中的 tid
)来跨线程划分数据;请记住,虚假分享是不好的。
关于c - 使用 OpenMP 并行化 2D Haar 小波变换的 C 代码,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38318324/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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