Question

我是FFTW库的新手。我已经使用FFTW库成功实现了1D和2D fft。我将2D fft代码转换为多线程2D fft。但结果完全相反。与串行化的2D FFT代码相比，多线程2D FFT代码运行时间更长。我错过了某个地方。我按照FFTW documentation中给出的所有说明来并行化代码。

这是我的并行化2D FFT C程序

#include <mpi.h>
#include <fftw3.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>

#define N 2000
#define M 2000
#define index(i, j) (j + i*M)

int i, j;

void get_input(fftw_complex *in) {
    for(i=0;i<N;i++){
        for(j=0;j<M;j++){
            in[index(i, j)][0] = sin(i + j); 
            in[index(i, j)][1] = sin(i * j);
        }
    }
}

void show_out(fftw_complex *out){
    for(i=0;i<N;i++){
        for(j=0;j<M;j++){
            printf("%lf %lf \n", out[index(i, j)][0], out[index(i, j)][1]);
        }
    }
}

int main(){
    clock_t start, end;
    double time_taken;
    start = clock();

    int a = fftw_init_threads();
    printf("%d\n", a);
    fftw_complex *in, *out;
    fftw_plan p;

    in = (fftw_complex *)fftw_malloc(N * M * sizeof(fftw_complex));
    out = (fftw_complex *)fftw_malloc(N * M * sizeof(fftw_complex));
    get_input(in);

    fftw_plan_with_nthreads(4);
    p = fftw_plan_dft_2d(N, M, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);

    fftw_execute(p);

    /*p = fftw_plan_dft_1d(N, out, out, FFTW_BACKWARD, FFTW_ESTIMATE);
    fftw_execute(p);
    puts("In Real Domain");
    show_out(out);*/

    fftw_destroy_plan(p);

    fftw_free(in);
    fftw_free(out);
    fftw_cleanup_threads();

    end = clock();
    time_taken = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("%g \n", time_taken);

    return 0;
}

有人可以帮助我指出我正在做的错误吗？

Answer 1

这种行为是不正确绑定的典型行为。

一般来说，OpenMP线程都应绑定到同一套接字的内核，以避免NUMA效应（这可能会导致性能不理想甚至最差）。

此外，确保MPI任务被正确绑定（一个任务应该绑定到来自相同套接字的多个核心，并且每个核心应该使用一个OpenMP线程。）

由于MPI，您的OpenMP线程最终会进行时间共享。

首先，我建议您开始打印MPI和OpenMP绑定。

如何实现这一点取决于MPI库和OpenMP运行时。如果您使用Open MPI和Intel编译器，则可以KMP_AFFINITY=verbose mpirun --report-bindings --tag-output ...

然后，如前所述，我建议您开始轻松并提高复杂性

1个MPI任务和1个OpenMP线程
1个MPI任务和x个OpenMP线程（x是一个插槽上的核心数）
x MPI任务和每个任务1个OpenMP线程
x MPI任务和每个任务的OpenMP线程

希望，2。将比1快.4将比3快。

使用多线程FFTW时增加执行时间

1 个答案: