【问题标题】:LU-factorization with OpenMP seems to slow, need advice使用 OpenMP 进行 LU 分解似乎很慢,需要建议
【发布时间】:2021-06-08 14:43:11
【问题描述】:

我编写了一个使用 OpenMP 执行 LU 分解的代码。我觉得代码执行得太慢了。我正在使用的计算机有 16 个内核,16 个线程的时间是 12.5s,4 个线程的时间是 14.3s。这是发生并行化的代码部分。我是 C 编程的新手,感觉我错过了一些会减慢多线程速度的东西。

    /*__Initialize lock__*/
omp_lock_t lock[n];

for(i=0;i<n;i++)
   omp_init_lock(&lock[i]);

/*___Create theads____*/
#pragma omp parallel private(i,j,k,thread) num_threads(nThreads)
{
  thread=omp_get_thread_num();
  #pragma omp for schedule(static)
  for(i=0;i<n;i++) omp_set_lock(&lock[i]);
  if(thread==0)
    omp_unset_lock(&lock[0]);

  for(i=0;i<n;i++){
    div=1/U[i][i];
    #pragma omp for schedule(static)
      for(j=i+1;j<n;j++)
         L[j][i]=U[j][i]*div;

    #pragma omp for schedule(static)
      for(j=i+1;j<n;j++){
        for(k=i;k<n;k++)
           U[j][k]=U[j][k]-L[j][i]*U[i][k];
        if(j==i+1)
           omp_unset_lock(&lock[i+1]);
      }
}
}

【问题讨论】:

    标签: c multithreading performance parallel-processing openmp


    【解决方案1】:

    根据您提供的代码,在我看来您不需要任何锁,请尝试以下并行版本:

    #pragma omp parallel num_threads(nThreads)
    {
      for(int i=0;i<n;i++){
          div=1/U[i][i];
          #pragma omp for schedule(static)
          for(j=i+1;j<n;j++)
             L[j][i]=U[j][i]*div;
    
          #pragma omp for schedule(static)
          for(int j=i+1;j<n;j++){
            for(int k=i;k<n;k++)
               U[j][k]=U[j][k]-L[j][i]*U[i][k];
          }
    }
    

    【讨论】:

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