Question

我一直无法使用线程C ++随机数生成器在单核上超越标准rand（）。（我也看到多个线程调用rand（））

的问题

我知道某处存在并发问题，但我看不到它。我已经到了下面，我知道openmp正在分裂8个可用内核。当我注释掉omp线时，我得到了更快的结果。请帮忙！这让我发疯了！

时代

Single thread
time ./a.out 
real    0m3.497s
user    0m3.492s
sys 0m0.000s

OpemMP 8 cores
g++ -fopenmp randtests.cpp 
time ./a.out 
real    0m14.723s
user    1m52.275s
sys 0m0.712s

守则：

#include <omp.h>        
#include "boost/random.hpp"
#include "boost/generator_iterator.hpp"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include "boost/random.hpp"

using namespace std;

class RNG
{
public:
    typedef boost::random::mt19937 Engine;
    typedef boost::random::uniform_smallint<int> Distribution;

    Engine engine;
    Distribution distributer;

    RNG() : engine(), distributer() {
        engine.seed();     }

    int operator()() {
        return distributer(engine);
    }
};


int main(void) {

#pragma omp parallel
    {
        int i = omp_get_thread_num();
        unsigned int myseed = i;
        RNG  r;
        int y;
#pragma omp for ordered schedule(dynamic) nowait
        for (unsigned int x = 0; x < 100000000; x++) {
            y = r();
        }
    }

return 0;
}

Answer 1

您的代码执行速度有两个原因。

首先，您拥有schedule(dynamic)子句。这使得循环的调度动态化，即每次迭代按先来先服务的原则安排到单独的线程。这是非常低效的。使用schedule(static)代替让每个线程执行预先计算的迭代范围。均匀分布是在恒定时间内生成的，因此每次迭代都需要相同的时间，因此无需使用动态调度。

其次，您已指示编译器创建有序并行循环。由于涉及同步，订购会产生非常高的额外开销。在您的情况下，开销甚至更大，因为调度是动态的。

我真的不明白为什么在这种情况下你同时拥有动态时间表和排序。只需将OpenMP pragma替换为：

#pragma omp for schedule(static)

（nowait条款在这种情况下也只有表面的影响）

Answer 2

我相信线程正在竞争共享资源，即随机数生成器中state的共享资源。对于您获取的每个号码，state都会更新（下次再给出另一个号码）。由于所有随机数只有一个状态，并且需要更新而不受其他线程的干扰，它将强制线程顺序运行（并且因为当你有8个线程调用相同的函数时，锁定会大量争用，从而迫使其他线程等待，这可能意味着调用操作系统花费的时间更多。

另一个因素可能是缓存共享 - state被所有线程修改，因此每次调用r()时，保持状态的缓存行都必须无效。

。您可以将distributer(engine)的来电替换为static int x; return x++;之类的内容来证明这一点。如果在多进程环境中性能更差（每线程数线性更好），则缓存共享是问题的一部分。

为什么线程随机SO慢， - （或者我的代码错在哪里！）

2 个答案: