高性能计算-openmp-多线程缓存一致性(9)

1. 背景介绍

L1 L2 cache是单核独享，L3是多核共享。如果多线程访问共享一维数组的连续元素，先读入第一个线程的L1 缓存中，其他线程访问缓存不命中需要加载，并且数据的更改后，标记为脏数据，其他线程访问cacheline中相邻地址需要先写回内存，再读入目标L1 cache，效率低。使用三份代码，测试多线程计算效率。

2. 测试：定积分划分矩形求π，迭代次数越高精度越高。定积分如下：

∫ 0 1 4 1 + x 2 d x

2.1一维数组测试代码：

// 目标：openmp 定积分划分矩形求π，多线程交替计算，使用一维数组sumH，
// 缺点：多线程会读写数组，缓存不一致，性能下降

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>

#define NT 16        //线程数量
#define N 50000000   //划分区间个数

void main()
{
    struct timeval start,end;
    float time;
    double pi=0;
    double sumH[NT];              //存储各个线程矩形的高之和
    memset(sumH,0,sizeof(double)*NT);
    double step = 1.0/(double)(N);    //划分区间的宽度
    // 设置线程数量,根据线程id交替计算矩形长度之和
    omp_set_num_threads(NT);
    gettimeofday(&start,NULL);  //开始时间
    #pragma omp parallel
    {    
        double x=0;                     //x 坐标
        int tid = omp_get_thread_num(); //线程id
        int nts = omp_get_num_threads();//获取线程总数
        for(int i=tid;i<N;i+=nts)
        {
            x = (i+0.5)*step;   //取划分矩形的中点函数值
            sumH[tid] += 4.0/(1+x*x);
        }
    }
    for(int i=0;i<NT;i++)
        pi += sumH[i];
    pi = step * pi;
    gettimeofday(&end,NULL);
    time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
    printf("ths %d useSec %f pi %18.15f\n",NT,time,pi);
    return;
}

2.2二维数组测试代码：查询 L1cache line 大小。将数组变为二维数组，每个cache line对应一个元素并0填充，每个线程访问一个 cache line。

// 目标：openmp 定积分划分矩形求π，多线程交替计算，使用一维数组sumH，
// 使用二维数组填充cacheline

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>

#define NT 16        //线程数量
#define N 50000000   //划分区间个数

void main()
{
    struct timeval start,end;
    float time;
    double pi=0;
    double sumH[NT][8];              //存储各个线程矩形的高之和,使用二维数组每行存储到一个cacheline
    memset(sumH,0,sizeof(double)*NT*8);
    double step = 1.0/(double)(N);    //划分区间的宽度
    // 设置线程数量,根据线程id交替计算矩形长度之和
    omp_set_num_threads(NT);
    gettimeofday(&start,NULL);  //开始时间
    #pragma omp parallel
    {    
        double x=0;                     //x 坐标
        int tid = omp_get_thread_num(); //线程id
        int nts = omp_get_num_threads();//获取线程总数
        for(int i=tid;i<N;i+=nts)
        {
            x = (i+0.5)*step;   //取划分矩形的中点函数值
            sumH[tid][0] += 4.0/(1+x*x);
        }
    }
    for(int i=0;i<NT;i++)
        pi += sumH[i][0];
    pi = step * pi;
    gettimeofday(&end,NULL);
    time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
    printf("ths %d useSec %f pi %18.15f\n",NT,time,pi);
    return;
}

2.3使用私有变量：多线程使用局部变量，最后再赋值给共享数组的元素，减少每个线程对共享变量数组的访问次数。

// 目标：openmp 定积分划分矩形求π，多线程交替计算，使用一维数组sumH，
// 使用局部变量

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>

#define NT 16        //线程数量
#define N 50000000   //划分区间个数

void main()
{
    struct timeval start,end;
    float time;
    double pi=0;
    double sumH[NT];              //存储各个线程矩形的高之和
    memset(sumH,0,sizeof(double)*NT);
    double step = 1.0/(double)(N);    //划分区间的宽度
    // 设置线程数量,根据线程id交替计算矩形长度之和
    omp_set_num_threads(NT);
    gettimeofday(&start,NULL);  //开始时间
    #pragma omp parallel
    {    
        double sum=0;                     //使用局部变量
        double x=0;                     //x 坐标
        int tid = omp_get_thread_num(); //线程id
        int nts = omp_get_num_threads();//获取线程总数
        for(int i=tid;i<N;i+=nts)
        {
            x = (i+0.5)*step;   //取划分矩形的中点函数值
            sum += 4.0/(1+x*x);
        }
        sumH[tid] = sum;
    }
    for(int i=0;i<NT;i++)
        pi += sumH[i];
    pi = step * pi;
    gettimeofday(&end,NULL);
    time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
    printf("ths %d useSec %f pi %18.15f\n",NT,time,pi);
    return;
}

3. 测试数据

3.1 耗时：单位为秒，每组参数测试四次取均值

线程数 1 2 4 8 16
访问共享一维数组元素 0.59455275 0.83000775 0.55785925 0.08166325 0.11506225
数组元素填充为二维，每个元素放在一个cacheline大小的一维数组中 0.61837 0.54942225 0.37650275 0.19830225 0.09455275
使用线程私有局部变量 0.4499215 0.22541475 0.113015 0.0571045 0.037793

3.2 加速比

线程数 1 2 4 8 16
访问共享一维数组元素 0.716321926 1.065775552 7.280542349 5.167226871
数组元素填充为二维，每个元素放在一个cacheline大小的一维数组中 1.125491368 1.642405002 3.118320644 6.539947278
使用线程私有局部变量 1.99597187 3.981077733 7.878914972 11.90488979

3.3 并行效率

线程数 1 2 4 8 16
访问共享一维数组元素 0.358160963 0.266443888 0.910067794 0.322951679
数组元素填充为二维，每个元素放在一个cacheline大小的一维数组中 0.562745684 0.410601251 0.389790081 0.408746705
使用线程私有局部变量 0.997985935 0.995269433 0.984864371 0.744055612

4. 数据分析

a. 随着线程数的增加除了原始代码效率会降低，优化代码效率均有明显提升，使用线程私有变量的效率最高。

b. 加速比并不会随着线程数的增加而线性增加。

c. 随着线程数量的增加，并行效率的变化是剧烈波动的。

posted @ 2024-11-11 23:30  安洛8  阅读(174)  评论(0)    收藏  举报