Question

我正在玩OpenMP，我偶然发现了一些我不理解的事情。我使用以下parallell代码（正常工作）。当使用两次以上的线程时，它的执行时间几乎减半。但是，使用OpenMP与一个线程的执行时间是35秒，而当我评论编译指示时，它减少到25秒！我能做些什么来减少这个巨大的开销吗？我使用gcc 4.8.1并使用＆＃34; -O2 -Wall -fopenmp＆＃34;进行编译。

我读过类似的主题（OpenMP with 1 thread slower than sequential version，OpenMP overhead） - 意见不同，没有开销，也有很多开销。我很好奇是否有更好的方法在我的特定情况下使用OpenMP（for循环和parallell for内）。

for (size_t k = 0 k < maxk; ++k) { // k is ~5000
    // init reduction variables
    const bool is_time_for_reduction = ;// init from k
    double mmin = INFINITY, mmax = -INFINITY;
    double sum = 0.0;


    #pragma omp parallel shared(m1, m2)
    {
       // w, h are both  between 1000 and 2000
        #pragma omp for
        for (size_t i = 0; i < h; ++i) { // w,h - consts
            for (size_t j = 0; j < w; ++j) {
                // computations with matrices m1 and m2, using only m1,m2 and constants w,h
            }
        }

        if (is_time_for_reduction) {
            #pragma omp for reduction (max/min/sum: mmax,mmin,sum)
            for (size_t i = 0; i < h; ++i) {
                for (size_t j = 0; j < w; ++j) {
                    // reductions
                }
            }
        }
    }


    if (is_time_for_reduction) {
        // use "reduced" variables
    }
}

Answer 1

我没有看到更改原始顺序代码的理由。我会试试这个：

for (size_t k = 0 k < maxk; ++k) {
    // init reduction variables
    const bool is_time_for_reduction = ;// init from k
    double mmin = INFINITY, mmax = -INFINITY;
    double sum = 0.0;

    #pragma omp parallel for
    for (size_t i = 0; i < h; ++i) { // w,h - consts
        for (size_t j = 0; j < w; ++j) {
            // computations with matrices m1 and m2, using only m1,m2 and constants w,h
        }
    }

    if (is_time_for_reduction) {
       #pragma omp parallel for reduction (max/min/sum: mmax,mmin,sum)
       for (size_t i = 0; i < h; ++i) {
           for (size_t j = 0; j < w; ++j) {
               // reductions
           }
       }
       // use "reduced" variables
    }
}

单线程OpenMP与顺序的开销

1 个答案: