c - OpenMP 并行乘法比顺序乘法慢

Question

我正在学习OpenMP，并且正在尝试执行一项简单的任务:A[r][c] * X[c] = B[r] (矩阵 vector 乘法)。问题是:顺序代码比并行代码更快，我不知道为什么!我的代码:

#include <omp.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/wait.h>
#include <sys/time.h>
#include <sys/types.h>


// Defined variables
#define row_matriz_A 80000
#define col_matriz_A 800
#define THREADS_NUM 4

// FUNCAO - GERAR MATRIZES
void gerarMatrizes(int r, int c, int mA[], int vX[], int vB[]){...}

// FUNCAO - SEQUENTIAL MULTIPLICATION
void multSequencial(int r, int c, int mA[], int vX[], int vB[]){
    // Variables
    int i, j, offset, sum;                        
    struct timeval tv1,tv2;  
    double t1, t2;        
    // Begin Time
    gettimeofday(&tv1, NULL);
    t1 = (double)(tv1.tv_sec) + (double)(tv1.tv_usec)/ 1000000.00;
    for(i = 0; i < r; i++){
        sum = 0;
        for(j = 0; j < c; j++){
            offset = i * c + j;
            sum += mA[offset] * vX[j];
        }
        vB[i] = sum;
    }
    // End time
    gettimeofday(&tv2, NULL);
    t2 = (double)(tv2.tv_sec) + (double)(tv2.tv_usec)/ 1000000.00;
    printf("\nO tempo de execucao sequencial foi: %lf segundos.\n", (t2 - t1));
    return;
}

// FUNCAO - MULTIPLICACAO PARALELA COM OpenMP
void matvecHost(int r, int c, int mA[], int vX[], int vB[]){
    // Variaveis
    int tID, i, j, offset, sum;
    struct timeval tv1, tv2;
    double t1, t2;
    // Init vB
    for(i = 0; i < r; i++) vB[i] = 0;
    // BEGIN Time
    gettimeofday(&tv1, NULL);
    t1 = (double)(tv1.tv_sec) + (double)(tv1.tv_usec)/ 1000000.00;
    omp_set_num_threads(THREADS_NUM);
    #pragma omp parallel private(tID, i, j) shared(mA, vB, vX)
    {
        tID = omp_get_thread_num();     
        #pragma omp for
            for(i = 0; i < r; i++){
                sum = 0;
                for(j = 0; j < c; j++){
                    offset = i * c + j;
                    sum += mA[offset] * vX[j];
                }
                vB[i] = sum;
            }
    }
    // End time
    gettimeofday(&tv2, NULL);
    t2 = (double)(tv2.tv_sec) + (double)(tv2.tv_usec)/ 1000000.00;
    printf("\nO tempo de execucao OpenMP foi: %lf segundos.\n", (t2 - t1));
    return;
}

// FUNCAO - PRINCIPAL
int main(int argc, char * argv[]) {
    int row, col;
    row = row_matriz_A;
    col = col_matriz_A;
    int *matrizA = (int *)calloc(row * col, sizeof(int));
    int *vectorX = (int *)calloc(col * 1, sizeof(int));
    int *vectorB = (int *)calloc(row * 1, sizeof(int));
    gerarMatrizes(row, col, matrizA, vectorX, vectorB);                    
    multSequencial(row, col, matrizA, vectorX, vectorB);
    matvecHost(row, col, matrizA, vectorX, vectorB);
    return 0;
}

之前无效的解决方案:

• 在我的平方中使用折叠
• 增加行和列的大小
• 增加线程数(老师建议使用线程数==线程物理数)
• 使用 malloc 代替 m[i][j]

编辑 - 答案

我的并行 block 已根据正确答案正确更改:

#pragma omp parallel private(i, j, sum) shared(mA, vB, vX)
{
    #pragma omp for
        for(i = 0; i < r; i++){
            sum = 0;
            for(j = 0; j < c; j++){
                sum += mA[i * c + j] * vX[j];
            }
            vB[i] = sum;
        }
}

我还是有一些疑问:

• 如果我在并行 block 内定义 i、j 和 sum，它们将被设置为私有(private)自动地？这是否提高了我的代码的速度？

Answer 1

您在 sum 和 offset 上存在竞争条件 - 这些条件在线程之间共享，而不是线程私有(private)的。

这也可能解释了速度变慢的原因:在 x86 上，CPU 实际上会努力工作以确保对共享变量的访问“有效”。这涉及到每次(!)写入 offset 和 sum 后刷新缓存行 - 因此所有线程都在疯狂地写入相同的变量，但每个线程都必须等到来自前一个线程(在不同核心上)的写入在刷新后再次到达本地缓存。当然，它会产生完全无意义的结果。

我不知道为什么你要在函数开头声明所有变量 - 这很容易出现此类错误。如果您声明了 i、j、sum 和 offset(以及未使用的 tID )在尽可能小的范围内，您永远不会遇到此问题，因为在这种情况下它们将自动成为线程私有(private)的。