openmp：线程数的增加会降低性能

Posted 2023-02-17

【中文标题】openmp：线程数的增加会降低性能

【英文标题】：openmp: increasing of threads number decreases perfomance

【发布时间】：2012-09-10 13:16:04

【问题描述】：

我有这个 C++ 代码。

循环遍历矩阵，找到每一行中的最小元素，然后从对应行的每个元素中减去它。 变量 myr 是所有最小元素的总和

尝试并行：

int min = 0;
int myr = 0;  
int temp[SIZE][SIZE];
int size = 0;
...//some initialization

omp_set_num_threads(1);
start_time = omp_get_wtime();
    #ifdef _OPENMP
    #pragma omp parallel for firstprivate(min, size) reduction(+:myr) 
    #endif
    for(int i = 0; i < size; i++)
        min = INFINITY;
        for(int j = 0; j < size; j++)
                if (temp[i][j] < min)                
                    min = temp[i][j];                        
        
        myr+=min;
        for(int j = 0; j < size; j++) 
                temp[i][j]-=min;
    
end_time = omp_get_wtime();

如果我设置omp_set_num_threads(2);，这部分代码开始运行变慢。

我的 proc 有 2 个核心

为什么使用 2 个线程的代码运行速度较慢？

【问题讨论】：

首先，OMP 并不意味着您会自动提高速度。第二件事，可能条件分支充当了障碍，因此开销更大。

终极问题是：你的算法适合数据并行吗？线程 A 可以运行您的外部 for 循环的迭代，而线程 B 可以运行外部循环的另一个迭代，而不必相互等待吗？

乍一看，它不能。所以你添加一个线程是徒劳的。

@Tony The Lion：为什么你说它不能？它们唯一发生冲突的部分是归约变量，这是最后完成的一个加法。

我看到很多关于多线程标签的问题，人们只是假设更多的线程等于更好的性能。也许我们应该创建一个 wiki 或其他东西来解释为什么并非总是如此。

【参考方案1】：

一定有一些混叠或发生了什么。让 OpenMP 变得更简单：

int const size0 = size;
#ifdef _OPENMP
#pragma omp parallel for reduction(+:myr) 
#endif
for(int i = 0; i < size0; i++)
    int min = INFINITY;
    int * tmp = temp[i];
    for(int j = 0; j < size0; j++)
            if (tmp[j] < min)                
                min = tmp[j];                        
    
    for(int j = 0; j < size0; j++) 
            tmp[j]-=min;
    myr+=min;

也就是说，如果可以的话，将大部分变量设置为 local 和 const。

【参考方案2】：

并行部分可以重新解释如下（我使用了@jens-gustedt 的 sn-p，但根据我的经验，它并没有太大区别）：

#pragma omp parallel private(myr_private) shared(myr)

    myr_private = 0;
    #pragma omp for 
    for(int i = 0; i < size; i++)
        int min = INFINITY;
        int * tmp = temp[i];
        for(int j = 0; j < size; j++)
            if (tmp[j] < min)                
                min = tmp[j];                        
        
        for(int j = 0; j < size; j++) 
            tmp[j]-=min;
        myr_private+=min;
    
    #pragma omp critical
    
        myr+=myr_private;
    

（此解释直接来自 http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1.pdf 示例 A.36.2c）。 如果线程数 n>1，当#pragma omp parallel 创建额外的线程，然后在临界区，所有线程都应该等待时，会有开销。

我尝试了不同的矩阵大小，在我的有限测试中，两个线程在大小超过 1000 时要快得多，而在大小低于 500 时开始落后。