Question

我正在尝试使用open mp实现平行二次筛。在筛分阶段，我使用对数近似来检查可分性。这是我的代码。

    #pragma omp parallel for schedule (dynamic) num_threads(4)
    for (int i = 0; i < factorBase.size(); ++i) {
        const uint32_t p = factorBase[i];
        const float logp = std::log(factorBase[i]) / std::log(2);

        // Sieve first sequence.
        while (startIndex.first[i] < intervalEnd) {
            logApprox[startIndex.first[i] - intervalStart] -= logp;
            startIndex.first[i] += p;
        }

        if (p == 2)
            continue; // a^2 = N (mod 2) only has one root.

        // Sieve second sequence.
        while (startIndex.second[i] < intervalEnd) {
            logApprox[startIndex.second[i] - intervalStart] -= logp;
            startIndex.second[i] += p;
        }
    }

此处factorbase和logApprox std::vectors初始化如下

std::vector<float> logApprox(INTERVAL_LENGTH, 0);
std::vector<uint32_t> factorBase;

每当我运行此代码并比较运行时间时，顺序和并行运行之间没有太大区别。可以做些什么优化？我是openmp的初学者，感谢任何帮助。谢谢

Answer 1

在我看来，你应该把时间表变成静态并给它一个大小（https://software.intel.com/en-us/articles/openmp-loop-scheduling）。

小优化应该是：

在大FOR循环之外，声明一个const并将其初始化为1 / std :: log（2），然后在FOR循环中，而不是除以std :: log（2），执行乘法运算以前的const，除法在CPU周期中非常昂贵。

对于二次筛，没有实现优化

1 个答案: