Question

我正在尝试将我的C项目从顺序编程转换为并行编程。尽管为此目的，大多数代码现在已经从头开始重新设计，但随机数的生成仍然是其核心。因此，随机数发生器（RNG）的不良性能会严重影响程序的整体性能。

我写了一些代码行（见下文），以显示我面临的问题而没有太多冗长。

问题如下：每当线程数增加时，性能就会明显变差。在这个工作站（linux内核2.6.33.4; gcc 4.4.4; intel四核CPU）中，无论迭代次数n，并行for循环使用nt = 4比使用nt = 1大约长10倍。

这种情况似乎被描述为here，但焦点主要集中在fortran，这是一种我不太了解的语言，所以我非常感谢你的帮助。

我试图按照他们的想法创建不同的RNG（使用不同的种子）来访问每个线程，但性能仍然很差。实际上，每个线程的这个不同的播种点也让我感到困惑，因为我无法看到最终如何保证生成的数字的质量（缺乏相关性等）。

我已经考虑过完全放弃GSL并自己实施随机生成器算法（例如Mersenne-Twister），但我怀疑我稍后会遇到同样的问题。

非常感谢您的回答和建议。请问一些我可能忘记提及的重要事项。

编辑：实施了由lucas1024（pragma for-loop声明）和JonathanDursi（播种;将“a”设置为私有变量）建议的更正。在多线程模式下，性能仍然非常低迷。

编辑2：实施Jonathan Dursi建议的解决方案（见评论）。

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    #include <gsl/gsl_rng.h>
    #include <omp.h>

    double d_t (struct timespec t1, struct timespec t2){

        return (t2.tv_sec-t1.tv_sec)+(double)(t2.tv_nsec-t1.tv_nsec)/1000000000.0;
    }

    int main (int argc, char *argv[]){

        double a, b;

        int i,j,k;

        int n=atoi(argv[1]), seed=atoi(argv[2]), nt=atoi(argv[3]);

        printf("\nn\t= %d", n);
        printf("\nseed\t= %d", seed);
        printf("\nnt\t= %d", nt);

        struct timespec t1, t2, t3, t4;

        clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, &t1);

        //initialize gsl random number generator
        const gsl_rng_type *rng_t;
        gsl_rng **rng;
        gsl_rng_env_setup();
        rng_t = gsl_rng_default;

        rng = (gsl_rng **) malloc(nt * sizeof(gsl_rng *));

            #pragma omp parallel for num_threads(nt)
        for(i=0;i<nt;i++){
            rng[i] = gsl_rng_alloc (rng_t);
            gsl_rng_set(rng[i],seed*i);
        }

        clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, &t2);

        for (i=0;i<n;i++){
            a = gsl_rng_uniform(rng[0]);
        }

        clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, &t3);

        omp_set_num_threads(nt);
        #pragma omp parallel private(j,a)
        {
            j = omp_get_thread_num();
            #pragma omp for
            for(i=0;i<n;i++){
                a = gsl_rng_uniform(rng[j]);
            }
        }

        clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID, &t4);

        printf("\n\ninitializing:\t\tt1 = %f seconds", d_t(t1,t2));
        printf("\nsequencial for loop:\tt2 = %f seconds", d_t(t2,t3));
        printf("\nparalel for loop:\tt3 = %f seconds (%f * t2)", d_t(t3,t4), (double)d_t(t3,t4)/(double)d_t(t2,t3));
        printf("\nnumber of threads:\tnt = %d\n", nt);

        //free random number generator
        for (i=0;i<nt;i++)
            gsl_rng_free(rng[i]);
        free(rng);

        return 0;

    }

Answer 1

问题出在第二个#pragma omp行。第一个#pragma omp产生4个线程。在那之后你应该简单地说#pragma omp for - 而不是#pragma omp parallel for。

使用当前代码，根据您的omp嵌套设置，您将创建4 x 4个执行相同工作并访问相同数据的线程。

OpenMP和GSL RNG - 性能问题 - 4个线程实现比纯序列1（四核CPU）慢10倍

1 个答案: