高性能计算-gemm-openmp效率测试(10)
1. 目标
设计一个程序，使用OpenMP并行化实现矩阵乘法。给定两个矩阵 A 和 B，矩阵大小均为1024*1024，你的任务是计算它们的乘积 C。
要求：
(1)、使用循环结构体的知识点，包括for循环体并行化、变量规约属性与子句reduction、循环调度策略与子句schedule以及嵌套循环与子句collapse。
(2)、实现OpenMP并行化以加速矩阵乘法的计算。
(3)、考虑内存一致性，确保数据在并行计算过程中的正确性。
(4)、可选：实现线程亲核性，将线程绑定到特定的CPU核心上执行。
2. 测试简介
使用对比串行和并行，及 collapse 和 reduction 的效率。
3. 测试代码
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <sys/time.h>
#include <stdlib.h>
void gemm_1(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_2(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_3(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_4(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_5(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_6(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_7(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void gemm_8(int* A,int* B,long* C,int N,int NT);
void main(int argc,char** argv)
{
if(argc!=4 && argc!=3)
{
printf("shoule param: ./exe [(int)para1:select func] [(int)para2: dim] [(int)para3 thread_nums]\n");
return;
}
int func=1;
int N=12;
int NT=1;
if(argc==3)
{
func = atoi(argv[1]);
N = atoi(argv[2]);
}
else if(argc==4)
{
func = atoi(argv[1]);
N = atoi(argv[2]);
NT = atoi(argv[3]);
}
int r,c,k;
long sum=0;
int* A = calloc(N*N,sizeof(int));
int* B = calloc(N*N,sizeof(int));
long* C = calloc(N*N,sizeof(long));
// 初始化
for(int r=0;r<N;r++)
{
for(int c=0;c<N;c++)
A[r*N+c] = B[r*N+c] = r+c;
}
switch (func)
{
case 1:
NT = 1;
gemm_1(A,B,C,N,NT);
break;
case 2:
gemm_2(A,B,C,N,NT);
break;
case 3:
gemm_3(A,B,C,N,NT);
break;
case 4:
NT = 1;
gemm_4(A,B,C,N,NT);
break;
case 5: //忽略，无法 collapse(5)。计算错误
// gemm_5(A,B,C,N,NT);
break;
case 6:
NT = 1;
gemm_6(A,B,C,N,NT);
break;
case 7:
gemm_7(A,B,C,N,NT);
break;
case 8:
gemm_8(A,B,C,N,NT);
break;
default:
break;
}
free(A);
free(B);
free(C);
}
long sum(long* C,int n)
{
long sum=0;
for(int i=0;i<n*n;i++)
sum+=C[i];
return sum;
}
void print_matrix(long* matrix, int rows, int cols)
{
printf("matrix:\n");
for (size_t i = 0; i < rows; i++)
{
for (size_t j = 0; j < cols; j++)
printf("%ld\t",matrix[i*cols+j]);
printf("\n");
}
}
void print_matrixI(int* matrix, int rows, int cols)
{
printf("matrix:\n");
for (size_t i = 0; i < rows; i++)
{
for (size_t j = 0; j < cols; j++)
printf("%d\t",matrix[i*cols+j]);
printf("\n");
}
}
(1) 矩阵不分块 串行
void gemm_1(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
for(r=0;r<N;r++)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c++)//B 列遍历
{
// for循环 变量规约
long sum=0;
for(k=0;k<N;k++)//A B K方向遍历
sum += A[r*N+k] * B[k*N+c];
C[r*N+c] = sum;
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(2) 矩阵不分块 并行 collapse(2)
void gemm_2(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
omp_set_num_threads(NT);
// 使用collapse(3) C[r][c] 的不同数据再不同进程之间，会造成数据竞争，需要原子操作,造成速度过慢。
// 使用collapse(3) for 默认循环指标变量私有，需要private(k)
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(guided) proc_bind(close)
for(int r=0;r<N;r++)//A 行遍历
{
for(int c=0;c<N;c++)//B 列遍历
{
#if 0 //临界区+collapse(3)
for(int k=0;k<N;k++)//A B K方向遍历
{
#pragma omp critical
C[r*N+c] += A[r*N+k] * B[k*N+c];
}
#else
long sum=0; //使用局部变量减少传入参数引用
for(int k=0;k<N;k++)//A B K方向遍历
sum += A[r*N+k] * B[k*N+c];
C[r*N+c] = sum;
#endif
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrixI(A,N,N);
// printf("-----\n");
// print_matrix(C,N,N);
}
(3) 矩阵不分块 并行 collapse(2)+ reduction
void gemm_3(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
omp_set_num_threads(NT);
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(guided) proc_bind(close)
for(r=0;r<N;r++)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c++)//B 列遍历
{
// for循环 变量规约 默认k私有
long sum=0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) schedule(guided) proc_bind(close)
for(k=0;k<N;k++)//A B K方向遍历
sum += A[r*N+k] * B[k*N+c];
C[r*N+c] = sum;
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(4) 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，串行，K在外层
void gemm_4(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
for(r=0;r<N;r+=4)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c+=4)//B 列遍历
{
for(int k=0;k<N;k++) //K方向遍历
{
for(int nr=0;nr<4;nr++) //A块内行遍历
{
for(int nc=0;nc<4;nc++) //B快内列遍历
C[(r+nr)*N+c+nc] += A[(r+nr)*N+k] * B[k*N+c+nc];
}
}
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(5) 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，并行，K在外层，collapse。2层外 3层内循环，无法 collapse(5)。
void gemm_5(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
omp_set_num_threads(NT);
#pragma omp parallel for collapse(5) schedule(guided) proc_bind(close)
for(r=0;r<N;r+=4)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c+=4)//B 列遍历
{
for(int k=0;k<N;k++) //K方向遍历
{
for(int nr=0;nr<4;nr++) //A块内行遍历
{
for(int nc=0;nc<4;nc++) //B快内列遍历
{
C[(r+nr)*N+c+nc] += A[(r+nr)*N+k] * B[k*N+c+nc];
}
}
}
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(6) 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，串行，K在内层。
void gemm_6(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
for(r=0;r<N;r+=4)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c+=4)//B 列遍历
{
for(int nr=0;nr<4;nr++) //A块内行遍历
{
for(int nc=0;nc<4;nc++) //B快内列遍历
{
long sum =0;
for(int k=0;k<N;k++) //K方向遍历
sum += A[(r+nr)*N+k] * B[k*N+c+nc];
C[(r+nr)*N+c+nc] = sum;
}
}
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(7) 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，并行，K在内层，collapse(2 + 3)
void gemm_7(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
omp_set_num_threads(NT);
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(guided) proc_bind(close)
for(r=0;r<N;r+=4)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c+=4)//B 列遍历
{
#pragma omp parallel for collapse(3) schedule(guided) proc_bind(close)
for(int nr=0;nr<4;nr++) //A块内行遍历
{
for(int nc=0;nc<4;nc++) //B快内列遍历
{
for(int k=0;k<N;k++) //K方向遍历
C[(r+nr)*N+c+nc] += A[(r+nr)*N+k] * B[k*N+c+nc];
}
}
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
(8) 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，并行，K在内层，collapse (2+2)+ reduction
void gemm_8(int* A,int* B,long* C,int N,int NT)
{
struct timeval start,end;
float time;
int r,c,k;
//串行计算代码
gettimeofday(&start,NULL); //开始时间
omp_set_num_threads(NT);
#pragma omp parallel for collapse(2) private(r,c) schedule(guided) proc_bind(close)
for(r=0;r<N;r+=4)//A 行遍历
{
for(c=0;c<N;c+=4)//B 列遍历
{
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(guided) proc_bind(close)
for(int nr=0;nr<4;nr++) //A块内行遍历
{
for(int nc=0;nc<4;nc++) //B快内列遍历
{
long sum =0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) schedule(guided) proc_bind(close)
for(int k=0;k<N;k++) //K方向遍历
sum += A[(r+nr)*N+k] * B[k*N+c+nc];
C[(r+nr)*N+c+nc] = sum;
}
}
}
}
gettimeofday(&end,NULL);
time = end.tv_sec-start.tv_sec+(end.tv_usec-start.tv_usec)/1e6;
printf("func %s N %d threads_num %d sum %ld useSec %f\n",__func__,N,NT,sum(C,N),time);
// print_matrix(C,N,N);
}
4. 测试数据
| 串行耗时（秒） | FIELD2 | FIELD3 | FIELD4 | FIELD5 |
|---|---|---|---|---|
| 函数名 | 线程数\维度 | 128 | 512 | 1024 |
| gemm_1 矩阵不分块 串行 | 1 | 0.01786 | 1.52600 | 47.10980 |
| gemm_4 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，串行，K在外层 | 1 | 0.03303 | 2.13628 | 22.47993 |
| gemm-6 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，串行，K在内层， | 1 | 0.02078 | 1.64609 | 65.69423 |
| 并行耗时（秒） | ||||
| 函数名 | 线程数\维度 | 128 | 512 | 1024 |
| gemm_2 矩阵不分块 并行 collapse(2) | 4 | 0.00515 | 0.36207 | 13.16278 |
| 8 | 0.00303 | 0.18024 | 6.34872 | |
| 16 | 0.00382 | 0.12891 | 3.39717 | |
| 32 | 0.00471 | 0.10166 | 2.02269 | |
| gemm_3 矩阵不分块 并行 collapse(2) + reduction | 4 | 0.01050 | 0.54038 | 11.69852 |
| 8 | 0.00593 | 0.23172 | 6.51897 | |
| 16 | 0.00807 | 0.16333 | 3.60325 | |
| 32 | 0.01048 | 0.12297 | 2.12352 | |
| gemm_7 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，并行，K在内层，collapse(2+3) | 4 | 0.00893 | 0.71235 | 18.41659 |
| 8 | 0.00509 | 0.33909 | 8.78864 | |
| 16 | 0.00803 | 0.23421 | 4.56388 | |
| 32 | 0.01073 | 0.15445 | 2.65277 | |
| gemm_8 矩阵一维行列分块 A块 4N，B块 N4，并行，K在内层，collapse(2+2) + reduction | 4 | 0.01120 | 0.58372 | 16.70111 |
| 8 | 0.00622 | 0.26817 | 7.68263 | |
| 16 | 0.00756 | 0.14903 | 4.24847 | |
| 32 | 0.01052 | 0.13294 | 2.71985 |
5. 结果分析
(1). 关于线程数：较小的数据规模应用较低的线程数，否则线程创建销毁影响效率。较大的数据规模应采用更大的线程数量。总之数据规模应该与线程数量匹配才能效率较大。
(2). 关于reduction：效率没有开启向量化优化 O1及以上有效（测试了1024维度4/32线程加速明显），在问题规模较小（512维度及以下）即使没有采用向量化优化也比 reduction 效率高。
(3). 关于 collapse 和 reduction：测试了 collapse(2+3) 和 collapse(2+2) + reduction，在数据规模较小及线程数少（128维度和8线程及以下）全collapse效率高，除此之外随着数据规模和线程数增加，collapse 的任务规模数量级增加，效率不如 reduction。
高性能计算-gemm-openmp效率测试(10)的更多相关文章
- 提升你的开发效率，10 个 NPM 使用技巧
对于一个项目,常用的一些npm简单命令包含的功能有:初始化一个文件夹(npm init),下载npm模块(npm install),创建测试(npm test) 和自定义脚本(npm run).但是, ...
- 关于 pgsql 数据库json几个函数用法的效率测试
关于 pgsql 数据库json几个函数用法的效率测试 关于pgsql 几个操作符的效率测试比较1. json::->> 和 ->> 测试方法:单次运行100次,运行10个单次 ...
- Python_线程、线程效率测试、数据隔离测试、主线程和子线程
0.进程中的概念 三状态:就绪.运行.阻塞 就绪(Ready):当进程已分配到除CPU以外的所有必要资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态成为就绪状态. 执行/运行(Running)状态:当 ...
- 进程池原理及效率测试Pool
为什么会有进程池的概念? 当我们开启50个进程让他们都将100这个数减1次减到50,你会发现特别慢! 效率问题,原因: 1,开辟内存空间.因为每开启一个进程,都会开启一个属于这个进程池的内存空间,因为 ...
- postgresql-int,bigint,numeric效率测试
在postgresql9.5的时候做过一个测试就是sum()的效率最终的测试结果是sum(int)>sum(numeric)>sum(bigint)当时比较诧异为啥sum(bigint)效 ...
- ORM for Net主流框架汇总与效率测试
框架已经被越来越多的人所关注与使用了,今天我们就来研究一下net方面的几个主流ORM框架,以及它们的效率测试(可能会有遗漏欢迎大家讨论). ORM框架:Object/Relation Mapping( ...
- 纯PHP Codeigniter(CI) ThinkPHP效率测试
最近一直想做一个技术类的新闻站点,想做的执行效率高些,想用PHP做,一直纠结于用纯PHP做还是用CI或者THINKPHP.用纯PHP效率高,缺点 n多,比如安全方面.构架方面等等等等:用CI.thin ...
- Python--day39--进程池原理及效率测试
#为什么要有进程池的概念 #效率 #每次开启进程都要创建一个属于这个进程的内存空间 #寄存器 堆栈 文件 #进程过多 操作系统调度进程 # #进程池 #python中的 先创建一个属于进程的池子 #这 ...
- 关于pgsql 几个操作符的效率测试比较
关于pgsql 几个操作符的效率测试比较1. json::->> 和 ->> 测试方法:单次运行100次,运行10个单次取平均时间.测试结果:->> 效率高 5% ...
- NHibernate Demo 和 效率测试
本文关于NHibernate的Demo和效率测试,希望对大家有用. 1.先去官网下载Nhibernate 2.放入到项目中并建立Helper类 private static ISession _Ses ...
随机推荐
- (Ljava/lang/String;)Ljava/util/List;
背景:原正常代码,更改类名后,重新运行 报错:(Ljava/lang/String;)Ljava/util/List; 解决:mvn clean 后 compile,再运行,正常
- 新手入门 | 搭建 AI 模型开发环境
目录 安装显卡驱动和开发库 对于 Tesla 系列显卡 对于 N 卡 安装 CUDA 和 cuDNN 安装 Miniconda 安装 PyTorch 和 Transformers 使用 Modelsc ...
- 在 SQLAlchemy 中对数据异步处理的时候，获得关联集合的处理方式
我们在定义SQLAlchemy对象模型的关系的时候,用到了relationship 来标识关系,其中 lazy 的参数有多种不同的加载策略,本篇随笔介绍它们之间的关系,以及在异步处理中的一些代码案例. ...
- CSS – border-radius (Rounded Corners)
前言 之前的文章 CSS – W3Schools 学习笔记 (3), 这篇独立出来写, 作为整理. 参考: Youtube – Advanced CSS Border-Radius Tutorial ...
- 多表查询 —— 内连接&外连接&子查询
连接查询 内连接 1.查询语法 -- 隐式内连接 select 字段列表 from 表1, 表2... where 条件; -- 显式内连接 select 字段列表 from 表1 [INNER] j ...
- 加入 Flutter Engage，Pick 您的专属 Dash 形象！
Flutter Engage 活动精彩来袭 对 Flutter 团队的开发者们来说,交流的重要性不言而喻,和您一样,我们也希望开发者们能够在不同的情境下进行互动分享.于是我们为您准备了一场特别的线上活 ...
- 系统编程-进程-exec系列函数超级详解(带各种实操代码)
我的相关博文: 系统编程-进程-close-on-exec机制 PART1 exec系列函数功能简介 exec系列函数登场 常规操作是先fork一个子进程,然后在子进程中调用exec系列函数执行新的 ...
- 一条 SQL 语句在 MySQL 中是如何执行的？
本篇文章会分析下一个 SQL 语句在 MySQL 中的执行流程,包括 SQL 的查询在 MySQL 内部会怎么流转,SQL 语句的更新是怎么完成的. 在分析之前我会先带着你看看 MySQL 的基础架构 ...
- Dockerfile构建镜像（八）
一.构建镜像 现在让我们再回到之前定制的 nginx 镜像的 Dockerfile 来.现在我们明白了这个 Dockerfile 的内容,那么让我们来构建这个镜像吧.在 Dockerfile 文件所在 ...
- Task 笔记
1.计时器类Stopwatch Stopwatch stopwatch=new Stopwatch() stopwatch.Start();//开始计时 stopwatch.Stop();//停止计时 ...