内部的openmp延迟

Question

我有一段代码要并行化，而 openmp 程序比串行版本慢得多，那么我的实现有什么问题？这是程序的代码

#include <iostream>
#include <gsl/gsl_math.h>
#include "Chain.h"
using namespace std;

int main(){
  int const N=1000;
  int timeSteps=100;
  double delta=0.0001;
  double qq[N];
  Chain ch(N);
  ch.initCond();
  for (int t=0; t<timeSteps; t++){
    ch.changeQ(delta*t);
    ch.calMag_i();
    ch.calForce001();
  }
  ch.printSomething();
}

Chain.h 是

class Chain{
  public:
    int N;
    double *q;
    double *mx;
    double *my;
    double *force;

    Chain(int const Np);
    void initCond();
    void changeQ(double delta);
    void calMag_i();
    void calForce001();
};

Chain.cpp 是

Chain::Chain(int const Np){
  this->N     = Np;
  this->q     = new double[Np];
  this->mx    = new double[Np];
  this->my    = new double[Np];
  this->force = new double[Np];  
}

void Chain::initCond(){
  for (int i=0; i<N; i++){
    q[i]     = 0.0;
    force[i] = 0.0;
  }
}

void Chain::changeQ(double delta){
  int i=0;
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
    for (int i=0; i<N; i++){
      q[i] = q[i] + delta*i + 1.0*i/N;
    }
  }
}

void Chain::calMag_i(){
  int i =0;
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
    for (i=0; i<N; i++){
      mx[i] = cos(q[i]);
      my[i] = sin(q[i]);
    }
  }
}

void Chain::calForce001(){
  int i;
  int j;
  double fij =0.0;
  double start_time = omp_get_wtime();
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for private(j, fij)
    for (i=0; i<N; i++){
      force[i] = 0.0;
      for (j=0; j<i; j++){
        fij = my[i]*mx[j] - mx[i]*my[j];
        #pragma omp critical
        {
          force[i] +=  fij;
          force[j] += -fij;
        }
      }
    }
  }
  double time = omp_get_wtime() - start_time;
  cout <<"time = " << time <<endl;
}

所以 changeQ() 和 calMag_i() 方法实际上比串行代码快，但我的问题是 calForce001()。执行时间为：

• 使用 openMP 3.939s
• 没有 openMP 0.217s

现在，很明显我做错了什么，或者代码无法并行化。请任何有用的帮助。 提前致谢。 卡洛斯

编辑： 为了澄清这个问题，我添加了函数 omp_get_wtime() 来计算函数 calForce001() 的执行时间，并且一次执行的时间是

• 带 omp :0.0376656
• 没有 omp：0.00196766

所以使用 omp 方法会慢 20 倍。

否则，我还要计算 calMag_i() 方法的时间

• 带 omp：3.3845e-05
• 没有 omp：9.9516e-05

对于这种方法，omp 快了 3 倍。

我希望这能确认延迟问题出在 calForce001() 方法中。

Answer 1

您没有从任何加速中受益的三个原因。

• 您的代码中到处都是#pragma omp parallel。这个 pragma 的作用是启动“线程团队”。在区块结束时，这个团队被解散。这是相当昂贵的。删除这些并使用#pragma omp parallel for 而不是#pragma omp for 将在第一次遇到时启动团队并在每个块后使其进入睡眠状态。这让我的应用程序速度提高了 4 倍。
• 你使用#pragma omp critical。在大多数平台上，这将强制使用互斥锁——这是因为所有线程都想同时写入该变量而引起的激烈争论。所以，不要在这里使用关键部分。您可以使用atomic updates，但在这种情况下，这不会有太大的不同 - 请参阅第三项。仅删除关键部分即可将速度提高 3 倍。
• 只有当您有实际工作负载时，并行性才有意义。您的所有代码都太小而无法从并行性中受益。工作量太少，无法赢回在启动/唤醒/销毁线程时损失的时间。如果您的工作量是这个的十倍，一些 parallel for 语句将是有意义的。但特别是如果您必须进行原子更新，Chain::calForce001() 将永远不值得。

关于编程风格：您正在使用 C++ 编程。请尽可能使用本地范围变量 - 例如Chain::calForce001()，在内部循环中使用本地 double fij。这使您不必编写private 子句。编译器足够聪明，可以优化它。正确的范围界定可以实现更好的优化。