Question

我在使用OpenMp时遇到了性能问题。我试图测试不使用OpenMP的单线程程序和使用OpenMP的应用程序的结果。通过在线查看比较矩阵链乘法程序的结果，openMP实现速度提高了2到3倍，但我的实现速度与两个应用程序的速度相同。我实现openMP的方式是不正确的？关于openMP的任何指针以及如何正确实现它？任何帮助深表感谢。提前谢谢。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main( int argc , char *argv[] ) 
{
   srand(time(0));
   if ( argc != 2 )
   {
      printf("Usage: %s <size of nxn matrices>\n", argv[0]);
      return 1; 
   }

   int n = atoi( argv[1] );
   int a, b;
   double A[n][n], B[n][n], C[n][n];
   FILE *fp;
   fp = fopen("/home/mkj0002/CPE631/Homework2/ArrayTry/matrixResults", "w+"); //For the LeCASA machine

   for(a = 0; a < n; a++)
   {
       for(b = 0; b < n; b++)
       {
          A[a][b] = ((double)rand()/(double)RAND_MAX);  //Number between 0 and 1
          A[a][b] = (double)rand();         //Number between 0 and RAND_MAX
          B[a][b] = ((double)rand()/(double)RAND_MAX);  //Number between 0 and 1
          B[a][b] = (double)rand();         //Number between 0 and RAND_MAX
          C[a][b] = 0.0;
       }
    }

    #pragma omp parallel shared(A,B,C)
    {
        int i,j,k;
        #pragma omp for schedule(guided,n)
        for(i = 0; i < n; ++i)
        {
            for(j = 0; j < n; ++j)
            {
                double sum = 0;
                for(k = 0; k < n; ++k)
                {
                    sum += A[i][k] * B[k][j];
                }

                C[i][j] = sum;
                fprintf(fp,"0.4lf",C[i][j]);
            }
        }
    }

    if(fp)
    {
        fclose(fp);
    }
    fp = NULL;

    return 0;
}

Answer 1

（1）不要在并行区域内执行I / O.当您将其移出并同时将多个C变量写入文件时，您将看到瞬时加速。

（2）在您完成上述操作后，您应该将日程安排更改为static，因为每个循环都会执行完全相同的计算量，并且不再需要从花哨的时间安排中招致开销。

（3）此外，为了更好地利用缓存，您应该交换j和k循环。要想看到这一点，想象一下只能访问当前循环中的B变量。

for(j = 0; j < n; ++j)
{
    for(k = 0; k < n; ++k)
    {
        B[k][j] += 5.0;
    }
}

您可以看到它如何访问B，就像它以Fortran的列主要格式存储一样。可以找到更多信息here。更好的选择是：

for(k = 0; k < n; ++k)
{
    for(j = 0; j < n; ++j)
    {
        B[k][j] += 5.0;
    }
}

回到你的例子，我们仍然需要处理sum变量。一个简单的建议是存储您正在计算的当前sum行，然后在您使用当前循环完成后保存它们。

结合所有3个步骤，我们得到类似的结果：

#pragma omp parallel shared(A,B,C)
{
    int i,j,k;
    double sum[n]; // one for each j

    #pragma omp for schedule(static)
    for(i = 0; i < n; ++i)
    {
        for(j = 0; j < n; ++j)
            sum[j] = 0;

        for(k = 0; k < n; ++k)
        {
            for(j = 0; j < n; ++j)
            {
                sum[j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }

        for(j = 0; j < n; ++j)
            C[i][j] = sum[j];
    }
}

// perform I/O here using contiguous blocks of C variable

希望有所帮助。

编辑：根据@ Zboson的建议，简单地删除sum[j]并在整个程序中将其替换为C[i][j]会更容易。< / p>

矩阵乘法的OpenMP性能问题

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