parallel-processing - 使用 openmp 优化 N-queen

Question

我正在学习 OPENMP 并编写了以下代码来解决 nqueens 问题。

//Full Code: https://github.com/Shafaet/Codes/blob/master/OPENMP/Parallel%20N-  Queen%20problem.cpp
int n;

int call(int col,int rowmask,int dia1,int dia2)
{
    if(col==n) 
    {
        return 1;

    }
    int row,ans=0;
    for(row=0;row<n;row++)
    {
        if(!(rowmask & (1<<row)) & !(dia1 & (1<<(row+col))) & !(dia2 & (1<<((row+n-1)-col))))
        {           
            ans+=call(col+1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
        }
    }
    return ans;

}

double parallel()
{
    double st=omp_get_wtime();
    int ans=0;
    int i;
    int rowmask=0,dia1=0,dia2=0;
     #pragma omp parallel for reduction(+:ans) shared(i,rowmask)
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        rowmask=0;
        dia1=0,dia2=0;
        int col=0,row=i;
        ans+=call(1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
    }
    printf("Found %d configuration for n=%d\n",ans,n);
    double en=omp_get_wtime();
    printf("Time taken using openmp %lf\n",en-st);
    return en-st;

}
double serial()
{

    double st=omp_get_wtime();
    int ans=0;
    int i;
    int rowmask=0,dia1=0,dia2=0;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        rowmask=0;
        dia1=0,dia2=0;
        int col=0,row=i;
        ans+=call(1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
    }
    printf("Found %d configuration for n=%d\n",ans,n);
    double en=omp_get_wtime();
    printf("Time taken without openmp %lf\n",en-st);
    return en-st;

}
int main()
{
    double average=0;
    int count=0;
    for(int i=2;i<=13;i++)
    {
        count++;
        n=i;

        double stime=serial();
        double ptime=parallel();
        printf("OpenMP is %lf times faster for n=%d\n",stime/ptime,n);
        average+=stime/ptime;
        puts("===============");
    }
    printf("On average OpenMP is %lf times faster\n",average/count);
    return 0;

}

并行代码已经比普通代码快，但我想知道如何使用 openmp pragma 对其进行更多优化。我想知道我应该做什么才能获得更好的性能以及我不应该做什么。

提前致谢。

(请不要建议任何与并行编程无关的优化)

Answer 1

您的代码似乎使用了经典的回溯 N-Queens 递归算法，这对于 N-Queens 求解来说不是最快的，但是(由于简单)在并行基础实践方面是最生动的。
话虽如此:这非常简单，因此除了基本的“并行”和缩减之外，您不会期望它自然地展示许多高级 OpenMP 方法。

但是，就您正在寻找的学习并行性而言，并且可能是为了更清晰和更好的学习曲线，还有一个(在许多可能的)实现中可用，它使用相同的算法，但从教育中往往更具可读性和生动性看法:

void setQueen(int queens[], int row, int col) {
//check all previously placed rows for attacks
for(int i=0; i<row; i++) {
   // vertical attacks
   if (queens[i]==col) {
       return;
   }

   // diagonal attacks
   if (abs(queens[i]-col) == (row-i) ) {
      return;
   }
}

// column is ok, set the queen
queens[row]=col;
if(row==size-1) {
#pragma omp atomic
    nrOfSolutions++;  //Placed final queen, found a solution
}
else {
     // try to fill next row
     for(int i=0; i<size; i++) {
         setQueen(queens, row+1, i);
     }
}
}

//Function to find all solutions for nQueens problem on size x size chessboard.
void solve() {
#pragma omp parallel for
    for(int i=0; i<size; i++) {
         // try all positions in first row
         int * queens = new int[size];  //array representing queens placed on a chess board.  Index is row position, value is column.
         setQueen(queens, 0, i);
         delete[](queens);
     }
}

此给定代码是 Intel Advisor XE 之一示例(适用于 C++ 和 Fortran)；给定样本的并行化方面在给定 Parallel Programming Book 的第 10 章中以非常详细的方式进行了讨论。 (实际上，给定的章节只是使用 N-Queens 来演示如何使用工具来并行化一般的串行代码)。

Given Advisor n-queens sample 使用与您的算法基本相同的算法，但它用简单的并行 for + atomic 组合代替了显式归约。预计此代码效率较低，但更“程序式”和“教育性”更强，因为它展示了“隐藏的”数据竞争。如果您上传给定的示例代码，您实际上会发现使用 TBB、Cilk Plus 和 OpenMP(OMP 用于 C++ 和 Fortran)的 4 个等效的 N-Queens 并行实现。