Question

我编写了一个非常简单的代码，它包含了使用Fortran和Python的数组求和。当我使用shell提交多个（独立）作业时，当线程数大于1时，将会出现明显的减速。

我的代码的Fortran版本如下所示

program main
implicit none
real*8 begin, end, Ht(2, 2), ls(4)
integer i, j, k, ii, jj, kk
integer,parameter::N_tiles = 20
integer,parameter::N_tilings = 100
integer,parameter::max_t_steps = 50
real*8,dimension(N_tiles*N_tilings,max_t_steps,5)::test_e, test_theta
real*8 rand_val

call random_seed()
do i = 1, N_tiles*N_tilings
  do j = 1, max_t_steps
    do k = 1, 5
      call random_number(rand_val)
      test_e(i, j, k) = rand_val
      call random_number(rand_val)
      test_theta(i, j, k) = rand_val
    end do
  end do
end do

call CPU_TIME(begin)
do i = 1, 1001
  do j = 1, 50
    test_theta = test_theta+0.5d0*test_e
  end do
end do
call CPU_TIME(end)

write(*, *) 'total time cost is : ', end-begin

end program main

和shell-scipt如下所示

#!/bin/bash
gfortran -o result test.f90

nohup ./result &
nohup ./result &
nohup ./result &

正如我们所看到的，主要操作是数组test_theta和test_e的总和。这些数组不大（大约3MB），我的计算机的内存空间足以完成这项工作。我的工作站有6个核心，12个线程。我尝试一次使用shell提交1,2,3,4和5个作业，时间成本如下：

| #jobs   |  1   |   2   |   3    |  4    |  5   |
| time(s) |  21  |   31  |   161  |  237  |  357 |

一旦线程数小于我们拥有的核心数，我希望n线程作业的时间应该与单线程作业相同，这对我的计算机来说是6。但是，我们发现这里显着放缓。

当我使用Python实现相同的任务时，这个问题仍然存在

import numpy as np 
import time

N_tiles = 20
N_tilings = 100
max_t_steps = 50
theta = np.ones((N_tiles*N_tilings, max_t_steps, 5), dtype=np.float64)
e = np.ones((N_tiles*N_tilings, max_t_steps, 5), dtype=np.float64)

begin = time.clock()

for i in range(1001):
    for j in range(50):
        theta += 0.5*e

end = time.clock()
print('total time cost is {} s'.format(end-begin))

我不知道原因，我想知道它是否与CPU的L3缓存大小有关。也就是说，缓存对于这样的多线程作业来说太小了。也许它也与所谓的“虚假共享”问题有关。我该如何解决这个问题？

这个问题与前一个dramatic slow down using multiprocess and numpy in python有关，我在这里发布一个简单而典型的例子。

Answer 1

多次运行时代码可能很慢，因为有越来越多的内存必须通过有限的带宽内存总线。

如果只运行一个进程，一次只能运行一个数组，但启用OpenMP线程，可以加快速度：

integer*8 :: begin, end, rate
...

call system_clock(count_rate=rate)
call system_clock(count=begin)

!$omp parallel do
do i = 1, 1001
  do j = 1, 50
    test_theta = test_theta+0.5d0*test_e
  end do
end do
!$omp end parallel do

call system_clock(count=end)
write(*, *) 'total time cost is : ', (end-begin)*1.d0/rate

在四核CPU上：

> gfortran -O3 testperformance.f90 -o result
> ./result 
 total time cost is :    15.135917384000001
> gfortran -O3 testperformance.f90 -fopenmp -o result
> ./result 
 total time cost is :    3.9464441830000001

在同时执行多个进程时显着减慢速度

1 个答案: