C++ openMP 并行矩阵乘法

Posted 2023-02-16

【中文标题】C++ openMP 并行矩阵乘法

【英文标题】：C++ openMP parallel matrix multiplication

【发布时间】：2013-05-18 17:38:24

【问题描述】：

我的 openMP 代码有什么问题？它总是只需要 1 个线程，并且与非并行版本的工作时间相同

template <typename T>
Matrix<T>* Matrix<T>::OMPMultiplication(Matrix<T>* A, Matrix<T>* B) 

    if(A->ySize != B->xSize)
      throw;

    Matrix<T>* C = new Matrix<T>(A->xSize, B->ySize);

    sizeType i, j, k;
    T element;

    #pragma omp parallel for private(i, j)
    
      #pragma omp for private(i, j)
      for( i = 0; i < A->xSize; i++ )
          cout<<"There are "<<omp_get_num_threads()<<" threads"<<endl;

          for(j = 0; j < B->ySize; j++)

              C->matrix[i][j] = 0;
              for(k = 0; k < A->ySize; k++)
                  C->matrix[i][j] += A->matrix[i][k] * B->matrix[k][j]; 
                 

         
       
    return C;

【问题讨论】：

第一个 pragma 包含“for”，但不是 for pragma（这是第二个）。

@VictorSand #pragma omp parallel 与 #pragma omp for 的组合不是嵌套并行。

【参考方案1】：

首先，您在i 循环中缺少一些，并且变量k 需要对i 循环的每次迭代都是私有的。但是，我认为您还混淆了 parallel 和 for 杂注的组合方式。要成功并行化 for 循环，您需要将其放入 parallel pragma 中，然后放入 for pragma 中。为此，您可以将代码更改为

#pragma omp parallel private(i, j, k)

    #pragma omp for
    for( i = 0; i < A->xSize; i++ ) 
        cout<<"There are "<<omp_get_num_threads()<<" threads"<<endl;

        for(j = 0; j < B->ySize; j++) 

            C->matrix[i][j] = 0;
            for(k = 0; k < A->ySize; k++)
                C->matrix[i][j] += A->matrix[i][k] * B->matrix[k][j]; 
               

        
    

或使用组合的parallel for 表示法

#pragma omp parallel for private(i, j, k)
for( i = 0; i < A->xSize; i++ ) 
    ...

另外，请确保您告诉 OpenMP 在此处使用超过 1 个线程。这可以通过omp_set_num_threads(<number of threads here>) 和设置环境变量（如OMP_NUM_THREADS）来完成。

希望你能并行化。 :)

【参考方案2】：

使用此代码，我的 4 个内核得到了稍微快一点的结果：

    omp_set_num_threads(4);
    #pragma omp parallel for
    for (i = 0; i < n; i++) 
        for (j = 0; j < n; j++) 
            c[i] += b[j] * a[j][i];
        
    

完整程序

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <omp.h>
#include <stdlib.h>


int main() 
    int i, j, n, a[719][719], b[719], c[719];

    clock_t start = clock();

    n = 100; //Max 719

    printf("Matrix A\n");

    for (i = 0; i < n; ++i) 
        for (j = 0; j < n; ++j) 
            a[i][j] = 10;
            printf("%d ", a[i][j]);
        
        printf("\n");
    

    printf("\nMatrix B\n");

#pragma omp parallel private(i) shared(b)
    
#pragma omp for
        for (i = 0; i < n; ++i) 
            b[i] = 5;
            printf("%d\n", b[i]);
        
    

    printf("\nA * B\n");

#pragma omp parallel private(i) shared(c)
    
#pragma omp for
        for (i = 0; i < n; ++i) 
            c[i] = 0;
        
    

#pragma omp parallel private(i,j) shared(n,a,b,c)
    
#pragma omp for schedule(dynamic)
        for (i = 0; i < n; ++i) 
            for (j = 0; j < n; ++j) 
                c[i] += b[j] * a[j][i];
            
        
    


#pragma omp parallel private(i) shared(c)
    
#pragma omp for
        for (i = 0; i < n; ++i) 
            printf("%d\n", c[i]);
        
    

    clock_t stop = clock();
    double elapsed = (double) (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("\nTime elapsed: %.5f\n", elapsed);
    start = clock();
    printf("Matrix A\n");

    for (i = 0; i < n; ++i) 
        for (j = 0; j < n; ++j) 
            a[i][j] = 10;
            printf("%d ", a[i][j]);
        
        printf("\n");
    

    printf("\nMatrix B\n");

#pragma omp parallel private(i) shared(b)
    
#pragma omp for
        for (i = 0; i < n; ++i) 
            b[i] = 5;
            printf("%d\n", b[i]);
        
    
    printf("\nA * B\n");
    omp_set_num_threads(4);
#pragma omp parallel for
    for (i = 0; i < n; i++) 
        for (j = 0; j < n; j++) 
            c[i] += b[j] * a[j][i];
        
    
    stop = clock();
    elapsed = (double) (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("\nTime elapsed: %.5f\n", elapsed);
    return 0;

第一种方法

经过的时间：0.03442

第二种方法

经过的时间：0.02630