Question

因此，我正在使用openMP制作矩阵向量乘积，但我注意到它的工作速度非常慢。经过一段时间尝试找出问题所在后，我只是删除了并行部分中的所有代码，但它仍然很慢。这里有什么问题？（n = 1000）

以下是1、2和4核的时间结果。

seq_method时间= 0.001047194215062

parrallel_method（1）时间= 0.001050273191140 seq-par =   -0.000003078976079 seq / par = 0.997068404578433

parrallel_method（2）时间= 0.001961992426004 seq-par =   -0.000914798210943 seq / par = 0.533740192460558

parrallel_method（4）时间= 0.004448095121916 seq-par =   -0.003400900906854 seq / par = 0.235425319459132

即使我从并行部分删除代码，也不会有太大变化。

void parallel_method(float A[n][n], float B[n], float C[n], int thr_num)
{
    double t1, t2;
    float tmp = 0;
    int i, j;
    t1 = omp_get_wtime();


    omp_set_dynamic(0);
    omp_set_num_threads(thr_num);
#pragma omp parallel for private(tmp, j, i)
    for (i = 0; i < n; i++) {
        tmp = 0;
        for (j = 0; j < n; j++) {
            tmp += A[i][j] * B[j];
        }
#pragma omp atomic
        C[i] += tmp;
    }

    //////
    t2 = omp_get_wtime();
    if (show_c) print_vector(C);
    par = t2 - t1;
    printf("\nparrallel_method (%d) time = %.15f", thr_num, par);
    printf("\nseq - par = %.15f", seq - par);
    printf("\nseq/par = %.15f\n", seq / par);
}

代码： https://pastebin.com/Q20t5DLk

Answer 1

我试图重现您的问题，但无法做到这一点。我有一个完全连贯的行为。

n=100
sequential_method (0) time = 0.000023339001928
parallel_method (1) time = 0.000023508997401
parallel_method (2) time = 0.000013864002540
parallel_method (4) time = 0.000008979986887

n=1000
sequential_method (0) time = 0.001439775005565
parallel_method (1) time = 0.001437967992388
parallel_method (2) time = 0.000701391996699
parallel_method (4) time = 0.000372130998080

n=10000
sequential_method (0) time = 0.140988592000213
parallel_method (1) time = 0.133375317003811
parallel_method (2) time = 0.077803490007180
parallel_method (4) time = 0.044142695999355

除了小巧的线程开销很大之外，结果或多或少是预期的。

我做了什么：

所有度量均在同一运行中完成
我一次运行所有功能而没有定时预热缓存

在实际代码估计中，我也会

对同一函数的多个连续执行进行计时，尤其是在时间较短的情况下，以减少较小的差异
运行多个实验，并保留最小的一个以抑制异常值。（我更喜欢最小值，但您也可以计算平均值）。

您应该已经发布了所有代码，但我不知道您的方法是什么。但是我认为您的估算是在不同的运行中完成的，并且不会预热缓存。对于此代码，缓存的影响非常重要，内核必须存储相同的信息（B）。而且问题还不够大，无法从较大的L1 / L2缓存中受益。这些倍数负载可能解释了并行代码的较差性能。

关于代码的最后一句话。每个线程将具有自己的i值。因此，C [i]只能由一个线程访问，并且原子编译指示是无用的。

C ++ OpenMP在矩阵向量乘积上的运行速度非常慢

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