Question

给定n个线程，有没有办法可以计算在OpenMP中实现特定指令所需的开销量（例如周期数）。

例如，给出以下代码

 #pragma omp parallel
 {
    #pragma omp for
    for( int i=0 ; i < m ; i++ )
       a[i] = b[i] + c[i];
 }

我能否以某种方式计算创建这些线程需要多少开销？

Answer 1

我认为衡量开销的方法是对串行和并行版本进行计时，然后看看并行版本距离其线程数的“理想”运行时间有多远。

因此，例如，如果您的串行版本需要10秒钟而且4个内核上有4个线程，那么理想的运行时间为2.5秒。如果您的OpenMP版本需要4秒，那么您的“开销”是1.5秒。我把开销放在引号中，因为其中一些将是线程创建和内存共享（实际的线程开销），其中一些只是代码的非平行部分。我试图用Amdahl's Law来思考。

为了演示，这里有两个例子。它们不会测量线程创建开销，但它们可能会显示预期和实现的改进之间的差异。虽然Mystical是正确的，唯一真正的衡量方法是计时，但即使像for循环这样的小例子也不一定是内存限制的。 OpenMP做了很多我们没有看到的工作。

Serial（speedtest.cpp）

#include <iostream>

int main(int argc, char** argv) {
  const int SIZE = 100000000;
  int* a = new int[SIZE];
  int* b = new int[SIZE];
  int* c = new int[SIZE];

  for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
    a[i] = b[i] * c[i] * 2;
  }

  std::cout << "a[" << (SIZE-1) << "]=" << a[SIZE-1] << std::endl;

  for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
    a[i] = b[i] + c[i] + 1;
  }

  std::cout << "a[" << (SIZE-1) << "]=" << a[SIZE-1] << std::endl;

  delete[] a;
  delete[] b;
  delete[] c;

  return 0;
}

Parallel（omp_speedtest.cpp）

#include <omp.h>
#include <iostream>

int main(int argc, char** argv) {
  const int SIZE = 100000000;
  int* a = new int[SIZE];
  int* b = new int[SIZE];
  int* c = new int[SIZE];

  std::cout << "There are " << omp_get_num_procs() << " procs." << std::endl;

  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
    for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
      a[i] = b[i] * c[i];
    }
  }

  std::cout << "a[" << (SIZE-1) << "]=" << a[SIZE-1] << std::endl;

  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
    for(int i = 0; i < SIZE; i++) {
      a[i] = b[i] + c[i] + 1;
    }
  }

  std::cout << "a[" << (SIZE-1) << "]=" << a[SIZE-1] << std::endl;

  delete[] a;
  delete[] b;
  delete[] c;

  return 0;
}

所以我用

编译了这些

g++ -O3 -o speedtest.exe speedtest.cpp
g++ -fopenmp -O3 -o omp_speedtest.exe omp_speedtest.cpp

当我跑它们时

$ time ./speedtest.exe
a[99999999]=0
a[99999999]=1

real    0m1.379s
user    0m0.015s
sys     0m0.000s

$ time ./omp_speedtest.exe
There are 4 procs.
a[99999999]=0
a[99999999]=1

real    0m0.854s
user    0m0.015s
sys     0m0.015s

Answer 2

是的，你可以。请看EPCC benchmark。虽然此代码有点旧，但它会测量OpenMP构造的各种开销，包括omp parallel for和omp critical。

基本方法有点简单明了。您可以在没有任何OpenMP的情况下测量基准序列时间，并且只包含要测量的OpenMP pragma。然后，减去经过的时间。这正是EPCC基准测量开销的方式。请参阅“syncbench.c”等来源。

请注意，开销表示为时间，而不是周期数。我还尝试测量周期数，但OpenMP并行结构的开销可能包括由于同步而导致的阻塞时间。因此，周期数可能无法反映OpenMP的实际开销。

OpenMP开销计算

2 个答案:

Serial（speedtest.cpp）

Parallel（omp_speedtest.cpp）