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我在 Julia 中运行双循环。代码非常简单。
w = rand(1000,1000)
function regular_demo(w::Array{Float64, 2})
n = size(w)[1]
G = zeros(n,n)
@inbounds for j in 1:n-1
wjj = w[j, j]
for i in j+1:n
wii = w[i, i]
wij = w[i, j]
sum = wii + 2wij + 3wjj
sum_inverse = inv(sum)
G[j,j] = G[j,j] + sum_inverse
G[i,i] = G[i,i] + sum_inverse
G[i,j] = G[i,j] - sum_inverse
G[j,i] = G[j,i] - sum_inverse
end
end
G
end
regular_demo(w)
function thread_demo(w::Array{Float64, 2})
n = size(w)[1]
G = zeros(n,n)
@inbounds Threads.@threads for j in 1:n-1
wjj = w[j, j]
for i in j+1:n
wii = w[i, i]
wij = w[i, j]
sum = wii + 2wij + 3wjj
sum_inverse = inv(sum)
G[j,j] = G[j,j] + sum_inverse
G[i,i] = G[i,i] + sum_inverse
G[i,j] = G[i,j] - sum_inverse
G[j,i] = G[j,i] - sum_inverse
end
end
G
end
thread_demo(w)
最佳答案
正确的功能应该如下所示
function thread_demo(w::Array{Float64, 2})
n = size(w)[1]
G = [Threads.Atomic{Float64}(0.0) for i in 1:n, j in 1:n]
a = n % 2 == 1 ? 1 : 0
@inbounds Threads.@threads for j2 in 1:n-1
j = j2 % 2 == 1 ? j2 : n - j2 + a
wjj = w[j, j]
for i in j+1:n
sum_inverse = inv(w[i, i] + 2w[i, j] + 3wjj )
for i in 1:1000
sum_inverse = inv(sum_inverse)
end #used for performance testing
Threads.atomic_add!(G[j,j], sum_inverse)
Threads.atomic_add!(G[j,i], -sum_inverse)
Threads.atomic_add!(G[i,i], sum_inverse)
Threads.atomic_add!(G[i,j], -sum_inverse)
end
end
G
end
Threads.@threads
将元素切成相等的部分,但是内部循环的大小会随着 j
的增大而减小值。这需要重新计算 j
线程间的工作分配或多或少相等 G
j
的各种值的标识符重叠.这意味着您需要在线程之间同步以对相同数据进行操作。您可以为此使用锁(例如 Threads.SpinLock
)或原子值。在这里我使用原子值,因为它们在这个例子中更自然。 gg1 = regular_demo(w);
gg2 = thread_demo(w);
@assert all(gg1 .≈ getproperty.(gg2, :value))
regular_demo
长得多函数,因为需要线程之间的协调,并且循环内的操作非常便宜。但是,很可能您的场景比这个 MWE 复杂得多,并且使用我的代码,您将观察到显着的性能提升(为了测试并行性,您可以尝试在内部循环中添加类似
for i in 1:1000; sum_inverse = inv(sum_inverse); end
的内容并查看自己)。
JULIA_NUM_THREADS
具有所需线程数(不大于逻辑 CPU 内核数)的变量。
set JULIA_NUM_THREADS=4
export JULIA_NUM_THREADS=4
Threads.nthreads()
来测试您的配置。 :
julia> Threads.nthreads()
4
关于Julia Threads.@threads 在一个简单的例子中不起作用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59743724/
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