Question

我想使用OpenMP和SIMD对数组进行减少。我读到OpenMP的减少相当于：

inline float sum_scalar_openmp2(const float a[], const size_t N) {
    float sum = 0.0f;
    #pragma omp parallel
    {
        float sum_private = 0.0f;
        #pragma omp parallel for nowait
        for(int i=0; i<N; i++) {
            sum_private += a[i];
        }
        #pragma omp atomic
        sum += sum_private;
    }
    return sum;
}

我从以下链接中得到了这个想法： http://bisqwit.iki.fi/story/howto/openmp/#ReductionClause 但原子也不支持复杂的运营商。我所做的是用关键替换原子并用OpenMP和SSE实现这种缩减：

#define ROUND_DOWN(x, s) ((x) & ~((s)-1))
inline float sum_vector4_openmp(const float a[], const size_t N) {
    __m128 sum4 = _mm_set1_ps(0.0f);
    #pragma omp parallel 
    {
        __m128 sum4_private = _mm_set1_ps(0.0f);
        #pragma omp for nowait
        for(int i=0; i < ROUND_DOWN(N, 4); i+=4) {
            __m128 a4 = _mm_load_ps(a + i);
            sum4_private = _mm_add_ps(a4, sum4_private);
        }
        #pragma omp critical
        sum4 = _mm_add_ps(sum4_private, sum4);
    }
    __m128 t1 = _mm_hadd_ps(sum4,sum4);
    __m128 t2 = _mm_hadd_ps(t1,t1);
    float sum = _mm_cvtss_f32(t2);  
    for(int i = ROUND_DOWN(N, 4); i < N; i++) {
        sum += a[i];
    }
    return sum;
}

然而，这个功能并不像我希望的那样好。我正在使用Visual Studio 2012 Express。我知道我可以通过展开SSE加载/添加几次来提高性能，但仍然低于我的预期。

通过运行等于线程数的数组切片，我获得了更好的性能：

inline float sum_slice(const float a[], const size_t N) {
    int nthreads = 4;
    const int offset = ROUND_DOWN(N/nthreads, nthreads);
    float suma[8] = {0};
    #pragma omp parallel for num_threads(nthreads) 
    for(int i=0; i<nthreads; i++) {
        suma[i] = sum_vector4(&a[i*offset], offset);
    }
    float sum = 0.0f;
    for(int i=0; i<nthreads; i++) {
        sum += suma[i]; 
    }
    for(int i=nthreads*offset; i < N; i++) {
        sum += a[i];
    }
    return sum;    
}

inline float sum_vector4(const float a[], const size_t N) {
    __m128 sum4 = _mm_set1_ps(0.0f);
    int i = 0;
    for(; i < ROUND_DOWN(N, 4); i+=4) {
        __m128 a4 = _mm_load_ps(a + i);
        sum4 = _mm_add_ps(sum4, a4);
    }
    __m128 t1 = _mm_hadd_ps(sum4,sum4);
    __m128 t2 = _mm_hadd_ps(t1,t1);
    float sum = _mm_cvtss_f32(t2);
    for(; i < N; i++) {
        sum += a[i];
    }
    return sum;

}

有人知道在OpenMP中是否有更好的方法可以使用更复杂的运算符进行缩减？

Answer 1

我想你问题的答案是否定的。我不认为在OpenMP中使用更复杂的运算符有更好的方法。

假设阵列是16位对齐的，openmp线程的数量是4，可以预期OpenMP + SIMD的性能增益为12x-16x。实际上，它可能无法产生足够的性能提升，因为

创建openmp线程会产生开销。
代码正在为1次加载操作执行1次加法操作。因此，CPU没有做足够的计算。因此，它几乎看起来CPU花费大部分时间来加载数据，这种内存带宽受限。

使用SSE / AVX进行OpenMP减少

1 个答案: