c - OpenMP 多线程更新同一个数组

标签 c multithreading openmp race-condition

我的程序中有以下代码,我想使用 OpenMP 对其进行加速。

...
for(i=curr_index; i < curr_index + rx_size; i+=2){ 
    int64_t tgt = rcvq[i];
    int64_t src = rcvq[i+1];
    if (!TEST(tgt)) {
        pred[tgt] = src;
        newq[newq_count++] = tgt;
    }
} 

目前我有一个版本如下:

...
chunk = rx_sz / omp_nthreads;

#pragma omp parallel for num_threads(omp_nthreads)
for (ii = 0; ii < omp_nthreads; ii++) { 
    int start = curr_index + ii * chunk;
    for (index = start; index < start + chunk; index +=2) { 
        int64_t tgt = rcvq[index];
        int64_t src = rcvq[index+1];
        if (!TEST(tgt)) {
            pred[tgt] = src;

            #pragma omp critical 
            newq[newq_count++] = tgt;
        }
    }
}

当我运行 OpenMP 版本时,我发现与原始版本相比性能大幅下降。我认为问题可能是因为“omp critical”阻止了并行处理。我想知道我的代码可以增强哪些功能,以便我可以获得比串行版本更好的性能。在代码中,rx_sz 始终是 omp_nthreads 的倍数。

最佳答案

是的,关键部分限制了你的表现。您应该在本地为每个线程收集结果,然后合并它们。

size_t newq_offset = 0;
#pragma omp parallel
{
    // Figure out something clever here...
    const size_t max_newq_per_thread = max_newq / omp_get_num_threads();
    int64_t* local_newq = malloc(max_results_per_thread * sizeof(int64_t));
    size_t local_newq_count = 0;

    #pragma omp parallel for
    for (i=curr_index; i < curr_index + rx_size; i+=2)
        int64_t tgt = rcvq[2*index];
        int64_t src = rcvq[2*index+1];
        if (!TEST(tgt)) {
            pred[tgt] = src;
            local_newq_count++;
            assert(local_newq_count < max_newq_per_thread);
            local_newq[local_newq_count] = tgt;
        }
    }
    int local_offset;
    #pragma omp atomic capture
    {
        local_offset = offset;
        offset += local_newq_count;
    }
    for (size_t i = 0; i < counter; i++)
    {   
        res_global[i + local_offset] = res[i];
    }
}

使用这种方法,所有线程在合并时并行工作,并且在 atomic capture 上只有最小的争用。 .请注意,您还可以使用 atomic capture 制作一个简单版本,这比临界区更有效率,但仍会很快成为瓶颈:

size_t newq_count_local;
#pragma omp atomic capture
newq_count_local = newq_count++;
newq[newq_count_local] = tgt;
  • newq不保证订单在任何版本中
  • 始终尽可能将变量声明为局部变量!特别是在使用 OpenMP 时。 critical -您发布的版本错误,因为index (在外部范围内定义)在线程之间隐式共享。
  • 所有这些都假设rcvq没有重复项| 。否则,您会在 pred[tgt] = src; 上遇到竞争条件.
  • 您手动分割循环的方法不必要地复杂。无需做两个循环,只需使用一个 pragma omp for循环。

另一个答案是正确的。但是,它是 C++,而不是标记的 C。使用 std::vector<std::vector<>> 还存在一个微妙但重要的性能问题。 .通常一个vector是用三个指针来实现的,一共24个字节。在 push_back其中一个指针递增。这意味着,a) 来自多个线程的本地 vector 的指针驻留在同一缓存行上,并且 b) 在每个成功的 TEST 上, push_back读取和写入其他线程使用的缓存行。这个缓存行必须一直在核心之间移动,极大地限制了这种方法的可扩展性。这称为虚假共享。

我根据另一个答案实现了一个小测试,结果如下:

  • 0.99 s - 单线程
  • 1.58 s - 同一套接字的两个相邻核心上的两个线程
  • 2.13 s - 不同套接字的两个核心上的两个线程
  • 0.99 s - 两个线程共享一个核心
  • 0.62 s - 两个套接字上的 24 个线程

而 C 版本以上的扩展性更好:

  • 0.46 s - 单线程(不能真正比较 C 和 C++)
  • 0.24 s - 两个线程
  • 0.04 s - 24 个线程

关于c - OpenMP 多线程更新同一个数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43057426/

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