Question

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <fstream> 
#include <sstream>
#include <string>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
using namespace std;


void output(float a[], float X[], float Y[], int I, int J)
{
  ofstream ft;
  int i;

  ft.open("flow.dat");
  ft<<"variables=\"x\",\"y\",\"a\""<<"\n"
    <<"zone f=point"<<"\n"
    <<"I="<<I<<",J="<<J<<"\n"
    <<endl;

  for(int i=0;i<I*J;i++)
    {
    ft<<setiosflags(ios::scientific)
      <<X[i]<<" "<<Y[i]<<" "<<a[i]<<endl;
    }

  ft.close();

}

void set(float a[], float X[], float Y[], int I, int J, float hx, float hy)
{
  for(int j=0;j<J;j++)
    for(int i=0;i<I;i++)
      {
        int iC=j*I+i;
        X[iC]=i*hx;
        Y[iC]=j*hy;
        a[iC]=0.0;
        if(j==J-1) a[iC]=1.0;
      }
}

void difference_serial(float a[],  int I, int J, const float hx, const float hy)
{
  const float aC=(hx*hx+hy*hy)*2;
  const float aX=hy*hy;
  const float aY=hx*hx;
  for(int j=1;j<J-1;j++)
    for(int i=1;i<I-1;i++)
      {
        int iC=j*I+i;
        int iL=iC-1;
        int iR=iC+1;
        int iU=iC+I;
        int iD=iC-I;
        a[iC]=(aX*(a[iL]+a[iR])+aY*(a[iU]+a[iD]))/aC;
      }


}

void difference_omp(float a[],  int I, int J, const float hx, const float hy)
{
  const float aC=(hx*hx+hy*hy)*2;
  const float aX=hy*hy;
  const float aY=hx*hx;

  int i,j,iC,iL,iR,iU,iD;
#pragma omp parallel for private(i,j,iC,iL,iR,iU,iD) shared(a,I,J) schedule(dynamic) 
  for( j=1;j<J-1;j++)
    for( i=1;i<I-1;i++)
      {
        iC=j*I+i;
        iL=iC-1;
        iR=iC+1;
        iU=iC+I;
        iD=iC-I;
        a[iC]=(aX*(a[iL]+a[iR])+aY*(a[iU]+a[iD]))/aC;
      }
}

int main()
{
  const int I=129;
  const int J=129;
  const int N=I*J;
  const float hx=1.0/(I-1);
  const float hy=1.0/(J-1);

  float *a=new float[N];
  float *X=new float[N];
  float *Y=new float[N];

  //set the grid and flow
  set(a,X,Y,I,J,hx,hy);

  //iteation
  clock_t start=clock();
  for(int it=0;it<10000;it++)
    difference_serial(a,I,J,hx,hy);
  clock_t end=clock();
  printf("Serial time=%f\n",(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);


  set(a,X,Y,I,J,hx,hy);
  clock_t start2=clock();
  for(int it2=0;it2<10000;it2++)
    difference_omp(a,I,J,hx,hy);
  clock_t end2=clock();
  printf("Omp time=%f\n",(float)(end2-start2)/CLOCKS_PER_SEC);

  //output
  output(a,X,Y,I,J);

  //free memory
  delete[] a;
  delete[] X;
  delete[] Y;
}

我写了一段代码来解决二维非常简单的拉普拉斯方程。尝试比较串行代码和OpenMP代码

我尝试使用编译代码 g ++ tmp.cpp -fopenmp

得到非常奇怪的结果输出：串行时间= 1.620000 Omp时间= 9.820000

是否有人可以帮我弄清楚这背后的原因以及如何纠正OpenMP代码。

Answer 1

我遇到了有趣的结果。

luk32:~/projects/tests$ g++ -fopenmp -lgomp ./laplace.cpp 
luk32:~/projects/tests$ ./a.out 
Omp time=13.000000
Serial time=3.000000
luk32:~/projects/tests$ g++ -O3 -fopenmp -lgomp ./laplace.cpp 
luk32:~/projects/tests$ ./a.out 
Omp time=31.000000
Serial time=1.000000

因此，对于O3，OpenMP的时间会变得更糟，而且对于串行版本来说也是如此。我猜测问题实例是如此之小，以至于调用并行区域的实际开销在这里显现出来。

您正试图在PC上并行化1.5s / 10k = 0.15毫秒的内容。初始化线程池和调度具有其开销，尤其是{{1 }}

我会尝试做一些测试来确认。不确定随机碰撞schedule(dynamic)和I是否合法。

测试后：

确定我已切换J并设置J=I=10240;。我还使用for(int it=0;it<50;it++)进行时间测量。下面是完整的差异文件。

结果如下：

omp_get_wtime()

它是在6-phys / 12-logical核心机器上实现的。现在结果如预期。您的示例问题太小，Serial time=58.982189 Omp time=9.158118无法提高效率，直到开销花费的时间比计算时间长。

差异：

OpenMP

编辑：我刚刚提出了主要问题，所以任何遇到此问题的人都会自动关注它。

为什么我的OpenMP C ++代码比串行代码慢？

1 个答案: