Question

当我添加（* pRandomTrial）++时，我在OpenMP上的代码变得很慢;产生随机数后。 to g_iRandomTrials [32]我存储了每个线程的rand（）调用次数。每个线程写入这个数组的不同索引，没有竞争条件，结果都没问题，但是这个非常简单的计数器使程序比没有计数器慢10倍。在这种情况下我可以使用一些关键字吗？我尝试使用firstprivate（g_iRandomTrials）进行一些设置，但我从未成功过。当我在Simulate（）函数中创建int计数器并且在函数的开始和结束时仅使用指针两次时，代码将运行得更快，但这似乎有点难看的解决方案，因为它没有对问题做任何事情...

    int g_iRandomTrials[32];

    ...

    #pragma omp parallel
    {
        do
        {
            ...
            Simulate();
            ...
        }
    }

    void Simulate(void)
    {
        ...
        int id=omp_get_thread_num();
        int*pRandomTrial=g_iRandomTrials+id;
        ...
        while (used[index])
        {
            index=rand()%50;
            (*pRandomTrial)++;
        }
    }

Answer 1

减速的原因称为虚假共享。答案是填充。

在计算机科学中，虚假共享是一种性能下降的用法在具有分布式，连贯的缓存的系统中可能出现的模式由缓存管理的最小资源块的大小机制。当系统参与者尝试定期访问时数据永远不会被另一方更改，但数据共享具有被更改的数据的高速缓存块，高速缓存协议可以迫使第一个参与者重新加载整个单位，尽管缺乏逻辑必然性。缓存系统不知道其中的活动这个块并迫使第一个参与者承担缓存系统真正共享资源访问所需的开销。

https://en.wikipedia.org/wiki/False_sharing

CPU将内存锁定在称为缓存行的内容中。这些往往是64字节长。当一个核心访问变量时，锁定整个缓存行并从内存中获取它。在释放锁之前，其他核心无法再访问它。

答案是填充并对齐randomTrials，使得任何值都不会超出另一个值的64字节。请记住，64字节值是最常见的，但有些架构不同。

极度放缓，OpenMP可能会看到未来的竞争条件？

1 个答案: