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OpenMP实验

时间:2023-06-10 20:23:57浏览次数:74  
标签:Matrix int 矩阵 len 实验 线程 OpenMP 运行

OpenMP实验

矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析

1)运行并测试矩阵相乘程序

测试结果:

image-20230508190254681

并行加速比表格:

线程数 1 2 4 6 8 10 12 14 16
运行时间(预期) 0.088 0.044 0.022 0.015 0.011 0.008 0.007 0.006 0.0055
运行时间(实际) 0.088 0.046 0.026 0.023 0.028 0.042 0.045 0.046 0.05
加速比 1 1.91 3.38 3.83 3.14 2.10 1.96 1.91 1.76

2)上述的并行加速效果如何?为什么?请尽可能优化上述程序,重做一个并行加速比表格

上述并行的加速效果在线程数达到6时达到最佳,之后则逐渐变差。

推测原因可能是:

  • OpenMP的parallel region结束时,线程之间需要同步:即主线程需要等待所有其他线程完成工作之后才能继续。

程序优化:在网络上查找到优化的方法

  1. openmp的for循环中不应当包含有rand。这里我们没有使用rand

  2. 应当先由编译器对程序进行优化。在VS下设置步骤为:首先把解决方案配置由debug调整为release(debug默认不优化),然后点击配置,把优化等级改为优选速度(O2)image-20230515110041697

    再次运行程序:image-20230515110231428

可以看到程序的运行速度大大加快,已经快了一个数量级。但是可以看到单核的性能甚至比除了4核以外的多核性能都要好,该原因尚不清楚。

  1. 发现clock计时函数的一些问题。clock()为各个核心计算用时之和(一般约为并行线程个数与omp_get_wtime()乘积)。它的问题在于如果只是简单的线性执行的程序,那么使用clock() 就可以计算出程序的执行时间,但是其实这个时间是CPU的时间。如果你用clock()计算并行程序执行时间,发现它会把所有CPU的执行都叠加起来。因为我们使用的并行程序,因此不应该使用clock(),而应当使用openMp提供的计时函数omp_get_wtime()。

​ 再次运行程序:image-20230515111436405

发现并没有什么区别,甚至时间更长了。看到有说法说Linux下有区别,VS上两个都一样,遂作罢。

重新计算并行加速比

线程数 1 2 4 6 8 10 12 14 16
运行时间(预期) 0.005 0.0025 0.00125 0.0008 0.0006 0.0005 0.0004 0.0003 0.0003
运行时间(实际) 0.005 0.009 0.006 0.005 0.006 0.008 0.006 0.007 0.006
加速比 1 0.56 0.83 1 0.83 0.625 0.83 0.71 0.83

3)请自行编写一个OpenMP程序,用多线程并行计算两个n阶方阵相乘(一次),n从200以200步速增加到1000,记录下不同n时不同线程数的程序运行时间,分析并行效果。

定义一个结构体Matrix代表矩阵,因此就可分别设定不同规模的矩阵相乘。至于并行计算部分代码则使用实验指导书的。下面是自定义结构体相关函数:

struct Matrix//矩阵结构体
{
	int len;
	int** p;
	Matrix(int len);
	Matrix();
	void setRand();
	void setLen(int len);
};
void comput(Matrix& A, Matrix& B, Matrix& C) { //两个矩阵相乘
	int r, c;
	for (r = 0; r < C.len; r++)
		for (c = 0; c < C.len; c++) {
			for (int i = 0; i < C.len; i++)
				C.p[r][c] += A.p[r][i] * B.p[i][c];
		}
}

运行结果如下图(采用编译器优化):image-20230515112128939

详细列出不同矩阵规模不同线程数下的运行时间,可以看出各个线程数下,随着矩阵规模的增大,运行时间逐渐变长:

做出其并行加速比表格(采用编译器优化):

线程数 1 2 4 6 8 10 12 14 16
运行时间(预期) 2.75 1.375 0.69 0.46 0.34 0.27 0.23 0.20 0.17
运行时间(实际) 2.75 2.27 1.62 1.57 1.73 1.64 1.64 1.67 1.61
加速比 1 1.21 1.70 1.75 1.59 1.68 1.68 1.65 1.71

可以看到仍然是在线程数为6时加速比最高,但是当线程数超过12时,运行时间同样较为理想。

标签:Matrix,int,矩阵,len,实验,线程,OpenMP,运行
From: https://www.cnblogs.com/czy-blogs/p/17471874.html

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