我正在使用线程对FFTW进行一些测试,对于1个线程而言,大型双复数值的1d变换(前向和后向)的时间总是比2-3或4个线程更好。有人可以帮我解决这个问题吗?谢谢!!
1个线程的输出是:
time N
0.001515 16384
0.003364 32768
0.002625 65536
0.006060 131072
0.016190 262144
0.042389 524288
0.091719 1048576
0.209468 2097152
0.523317 4194304
1.196903 8388608
而4个线程(2或3个线程的结果相似......):
time N
0.002071 16384
0.004009 32768
0.007989 65536
0.008715 131072
0.020615 262144
0.055483 524288
0.159392 1048576
0.322355 2097152
0.761479 4194304
1.647288 8388608
我在两台不同的机器上测试我的代码,结果相同。 机器1:
Ubuntu 10.04.1 LTS
2.6.32-24-generic x86_64 GNU/Linux
gcc version 4.4.3
Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q9550 @ 2.83GHz
ram 4gb
机器2:
Ubuntu 10.04.1 LTS
2.6.32-21-server x86_64 GNU/Linux
gcc version 4.4.3
Intel(R) Core(TM) i7 CPU 860 @ 2.80GHz
ram 8gb
我有代码生成随机复数值并进行前向和后向转换,并花费时间进行这两个操作,而不考虑对计划或内存分配的调用。
FFTW配置为:
./configure --prefix=/home/.... --enable-threads
我也尝试使用-sse2
选项,但结果相同,1个线程总是更好。
我编译:
gcc 1DFFTW.c -o 1DFFTW -I/$HOME/opt/fftw-3.3.2/include -L/$HOME/opt/fftw-3.3.2/lib -lrt -lfftw3_threads -lfftw3 -lpthread -lm
代码的重要部分是:
if(nThreads>1){
int err=fftw_init_threads();
if (err==0)
printf("thread creation error : %d\n",err);
else
fftw_plan_with_nthreads(nThreads);
}
int i;
fftw_complex *in;
fftw_complex *in2;
fftw_complex *out;
fftw_plan plan_backward;
fftw_plan plan_forward;
struct timespec start, stop;
printf ( "\n" );
printf ( "N= %d \n",n);
in = fftw_malloc ( sizeof ( fftw_complex ) * n );
srand ( time(NULL) );
for ( i = 0; i < n; i++ )
{
in[i][0] = rand() / (double)RAND_MAX;
in[i][1] = rand() / (double)RAND_MAX;
}
out = fftw_malloc ( sizeof ( fftw_complex ) * n );
in2 = fftw_malloc ( sizeof ( fftw_complex ) * n );
plan_forward = fftw_plan_dft_1d ( n, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE );
plan_backward = fftw_plan_dft_1d ( n, out, in2, FFTW_BACKWARD, FFTW_ESTIMATE );
clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID,&start);
fftw_execute ( plan_forward );
fftw_execute ( plan_backward );
clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID,&stop);
答案 0 :(得分:3)
多线程算法具有与在多个CPU之间分配任务以及合并单个子问题的结果相关联的开销。您正在测量CPU时间,而不是挂钟时间。
如果要最小化CPU时间,请使用一个线程。这样,就没有线程开销。如果您想最小化墙壁时间,请使用更多线程。