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  • 该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼vs下编译并行串行时间一半,但linux下就不行,gcc -fopenmp 编译的#include #include #include #define N 4000#define num_thread 4int A[N][N], B[N][N];long long C...

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

    vs下编译并行是串行时间一半,但linux下就不行,gcc -fopenmp 编译的

    #include

    #include

    #include

    #define N 4000

    #define num_thread 4

    int A[N][N], B[N][N];

    long long C[N][N];

    void arr(int n)

    {

    int i, j, k, t;

    double paralleltime, serialtime;

    clock_t startTime, endTime;

    for (i = 0; i

    {

    t = i + 1;

    for (j = 0; j

    {

    A[i][j] = t++;

    B[i][j] = 1;

    }

    }

    omp_set_num_threads(num_thread);

    //----------------矩阵乘法并行算法------------------

    startTime = clock();

    #pragma omp parallel shared(A,B,C) private(i,j,k)

    {

    #pragma omp for schedule(dynamic)

    for (i = 0; i < n; i++)

    {

    for (j = 0; j < n; j++)

    {

    C[i][j] = 0;

    for (k = 0; k < n; k++)

    {

    C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];

    }

    }

    }

    }

    //for (i = 0; i < 200; i++)

    //{

    // if (i % 199 == 0)

    // printf("\n");

    // for (j = 0; j < 200; j++)

    // {

    // printf("%lld \t", C[i][j]);

    // }

    // printf("\n");

    //}

    endTime = clock();

    paralleltime =(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC;

    //----------------矩阵乘法串行算法------------------

    startTime = clock();

    for (i = 0; i

    {

    for (j = 0; j

    {

    C[i][j] = 0;

    for (k = 0; k

    {

    C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];

    }

    }

    }

    endTime = clock();

    serialtime = (endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC;

    printf("paralleltime=%f s\n", paralleltime);

    printf("serialtime=%f s\n", serialtime);

    }

    int main()

    {

    int n=4000;

    arr(n);

    system("pause");

    return 0;

    }

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  • 并行计算笔记(001)-安装mpi,openmp 动力需要用高性能计算求解微分方程,这也将是我这接下来三年的学习方向之一。目前以MPI为主,将来肯定会涉及到异构计算。希望写这些笔记记录我的修炼历程。目前的学习目标及就是...

    并行计算笔记(001)-安装mpi,openmp 动力
    需要用高性能计算求解微分方程,这也将是我这接下来三年的学习方向之一。目前以MPI为主,将来肯定会涉及到异构计算。希望写这些笔记记录我的修炼历程。目前的学习目标及就是掌握将偏微分方程组的差分形式稠密化。 对将来的看法
    主要的方向是并行计算的程序开发。希望能够做数学性更强的研究。并行计算最合适的看来还是神经网络和计算机图形学。因为如果要将计算潜力发挥出来,需要时间复杂度和空间复杂度是一个量级的。偏微分方程组的差分求解的问题在于,将偏微分方程组差分化之后,得到的是稀疏矩阵,无法完全发挥计算潜力。
    所以将来可能会涉及一些计算机图形学和神经网络,主要还是应用,计算机体系结构会涉及的比较少。 为并行机编程[1]
    1988年McGraw和Axelrod定义了为并行机开发应用软件的四条不同的途径。
    1. 扩展现有编译器以便将串行程序转化为并行程序。
    2. 扩展现有编程语言,增加新操作以允许用户表达并行性。
    3. 在现有串行语言上增加一个并行语言层。
    4. 定义全新的并行语言和编译系统。

    现状:最流行的是在现有的串行语言上,通过增加用函数调用或编译指导语句来表示低层语句,使用MPI,OpenMP就是这方面的例子。低层并行编程可以产生具有高性能和好的移植性的并行程序。与高层并行编程语言相比,其不足之处在于编程和调试比较难。 windows下利用Mingw和msmpi编译运行mpi并行程序[2][3] 1. 安装Mingw和msmpi 1.1 mingw-w64
    参考这个 https://blog.csdn.net/ZHAOJUNWEI08/article/details/86602120
    下载一套mingw不用安装,直接解压到某个位置,把mingw下的bin目录加入环境变量。
    输入gcc -v
    得到gcc version 8.1.0 (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project),说明安装好了。 1.2 msmpi
    [msmpi](https://docs.microsoft.com/en-us/message-passing-interface/microsoft-mpi)是微软提供的mpi实现。下载好两个文件msmpisdk.msi and MSMpiSetup.exe都装好。
    在cmd中输入set MSMPI,得到
    MSMPI_BENCHMARKS=C:Program FilesMicrosoft MPIBenchmarks
    MSMPI_BIN=C:Program FilesMicrosoft MPIBin
    MSMPI_INC=C:Program Files (x86)Microsoft SDKsMPIInclude
    MSMPI_LIB32=C:Program Files (x86)Microsoft SDKsMPILibx86
    MSMPI_LIB64=C:Program Files (x86)Microsoft SDKsMPILibx64

    64位系统得到这样的结果表示安装好了msmpi。
    按照[MinGW coding under Windows (C, C++, OpenMP, MPI)](https://www.math.ucla.edu/~wotaoyin/windows_coding.html)
    处理一下msmpi文件,其中$MSMPI_LIB64这些路径由set MSMPI查看。

    > mkdir ~/msmpi # create a temporary folder under your home directory
    > cd ~/msmpi # enter the folder
    > cp "$MSMPI_LIB64/msmpi.lib" . # copy msmpi.lib to ~/msmpi/; the import library, which is a placeholder for dll
    > cp "$WINDIR/system32/msmpi.dll" . # copy msmpi.dll to ~/msmpi/; the runtime library
    > gendef msmpi.dll # generate msmpi.def. For 32-bit, use: gendef -a msmpi.dll, which specifies the stdcall format
    > dlltool -d msmpi.def -D msmpi.dll -l libmsmpi.a # generate the (static) library file libmsmpi.a
    > cp libmsmpi.a /mingw64/lib # copy this library file to where g++ looks for them;
    # try "g++ --print-search-dirs"
    > cp "$MSMPI_INC/mpi.h" . # copy the header file mpi.h to ~/msmpi/

    在 ~/msmpi 文件夹中,打开 mpi.h文件 , 找到“typedef __int64 MPI_Aint”,在这条语句上面一行加上 “#include <stdint.h>” (without the quotes), 来定义 __int64.
    > cp mpi.h /mingw64/include # copy the header file to the default include folder
    c程序的编译命令和运行命令为:

    >gcc -o mpi_hello_world.exe mpi_hello_world.c -l msmpi -L "C:Program Files (x86)Microsoft SDKsMPILibx64" -I "C:Program Files (x86)Microsoft SDKsMPIInclude"

    运行程序命令为mpiexec -n 3 mpi_hello_world.exe,这里3是进程数
    得到

    Hello world from processor LAPTOP-8JDFVNA8, rank 2 out of 3 processors
    Hello world from processor LAPTOP-8JDFVNA8, rank 0 out of 3 processors
    Hello world from processor LAPTOP-8JDFVNA8, rank 1 out of 3 processors

    1.3 openmp
    编译使用openmp需要加上 -fopenmp
    gcc -fopenmp omp_hello.c -o omp_hello

    总结

    win10环境下使用msmpi其实有点麻烦,linux使用openmpi其实非常简单。关于msmpi,下面是今天安装测试用到的所有文件。

    https://github.com/chenlin0/Learning/tree/master/MPI

    其实visual studio配置msmpi看起来更好用,不过因为以后主要还是使用linux,所以还是使用gcc

    参考文献

    [1] Parallel Programming in C with MPI and OpenMP, Michael J. Quinn, McGraw-Hill, 2003.

    [2] https://blog.csdn.net/xenonhu/article/details/78196443

    [3] https://www.math.ucla.edu/~wotaoyin/windows_coding.html

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  • 再Linux下使用gcc编译器,O2优化,编译出的openmp并行比不用openmp的串行程序还要。然后换了intel2020的icc编译器,原有程序的基础上使用icc编译,发现速度提升飞快,比串行快了大约8s,由于我的程序中并行for循环...

    再Linux下使用gcc编译器,O2优化,编译出的openmp并行比不用openmp的串行程序还要慢。然后换了intel2020的icc编译器,原有程序的基础上使用icc编译,发现速度提升飞快,比串行快了大约8s,由于我的程序中并行for循环使用并不是很多,所以效果不是很明显,但解决了并行效率低的问题。

    另外gcc是免费的,icc是收费的而且装好要20多个G以上,据说icc的bug比较多。

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  • 我是并行化的新手,我希望我不浪费任何人的时间.我已经问了一些已经使用过openMP的朋友,但他们无法帮助我.所以我猜我的情况对其他人来说也很有意思,至少在教育方面是这样,我试着把它记录得尽可能好.这是两个例子,其中...

    我是并行化的新手,我希望我不浪费任何人的时间.我已经问了一些已经使用过openMP的朋友,但他们无法帮助我.所以我猜我的情况对其他人来说也很有意思,至少在教育方面是这样,我试着把它记录得尽可能好.这是两个例子,其中一个100%来自Tim Mattson在youtube上的教程,另一个以某种方式简化,但我认为仍然是一种标准方法.在这两种情况下,计算时间与几次迭代的线程数量成比例,但是对于非常大量的迭代,计算时间似乎收敛到相同的数量.这当然是错误的,因为我希望计算时间在几次迭代中是相似的,并且真正针对大量迭代进行了优化.

    这里有两个例子,都是用编译的

    g -fopenmp main.cpp -o out

    线程模型:posix

    gcc版本4.8.4(Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04),在Ubuntu 14.04上

    并使用以下标题:

    #include

    #include

    #include

    #include

    #include

    using namespace std;

    #define NUMBER_OF_THREADS 2

    static long num_steps = 1000000000;

    现在,我正在使用的计算机上的核心数量是8(intel i7),所以在2到4之间的任何线程数我都希望在计算时间方面带来一些很大的优势.

    例1:

    int main() {

    omp_set_num_threads(NUMBER_OF_THREADS);

    double step = 1.0/(double) num_steps, pi=0.0;

    auto begin = chrono::high_resolution_clock::now();

    #pragma omp parallel

    {

    int i, ID, nthrds;

    double x, sum = 0;

    ID = omp_get_thread_num();

    nthrds = omp_get_num_threads();

    for (i=ID; i

    x = (i+0.5)*step;

    sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);

    }

    #pragma omp critical

    pi += step*sum;

    }

    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();

    cout << chrono::duration_cast<:nanoseconds>(end-begin).count()/1e6 << "ms\n";

    return 0;

    }

    例2:

    int main() {

    omp_set_num_threads(NUMBER_OF_THREADS);

    double pi=0, sum = 0;

    const double step = 1.0/(double) num_steps;

    auto begin = chrono::high_resolution_clock::now();

    // #pragma omp parallel

    {

    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)

    for (int i=0; i

    double x = (i+0.5)*step;

    sum += 4.0/(1.0+x*x);

    }

    }

    pi += step*sum;

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    cout << chrono::duration_cast<:nanoseconds>(end-begin).count()/1e6 << "ms\n";

    return 0;

    }

    现在,我开始认为示例2因变量的减少而减慢,这会扰乱并行化,但在示例1中几乎没有任何共享.如果我正在做一些非常愚蠢的事情,或者我可以指出问题的更多方面,请告诉我.谢谢大家.

    解决方法:

    正如gilles在评论中发布的那样,问题在于我用clock()来测量时间,这会增加核心的所有抽搐.

    chrono::high_resolution_clock::now();

    我得到了预期的加速.

    对我来说,这个问题已被清除,但也许我们可以将此作为未来像我这样的新手的例子.如果某个mod认为其他人可以消除这个帖子.

    再次感谢您的帮助

    标签:c,performance,parallel-processing,openmp,slowdown

    来源: https://codeday.me/bug/20190829/1762480.html

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