我已經閱讀了有關此主題的其他一些問題.

但是,他們還是沒有解決我的問題.

我寫的代碼如下,我得到的pthread版本和omp版本都比串行版本慢.我很困惑

在以下環境下編譯：

Ubuntu 12.04 64bit 3.2.0-60-generic

g++ (Ubuntu 4.8.1-2ubuntu1~12.04) 4.8.1

CPU(s): 2

On-line CPU(s) list: 0,1

Thread(s) per core: 1

Vendor ID: AuthenticAMD

CPU family: 18

Model: 1

Stepping: 0

CPU MHz: 800.000

BogoMIPS: 3593.36

L1d cache: 64K

L1i cache: 64K

L2 cache: 512K

NUMA node0 CPU(s): 0,1

編譯命令：

g -std = c 11 ./eg001.cpp -fopenmp

#include

#include

#include

#include

#include

#define NUM_THREADS 5

const int sizen = 256000000;

struct Data {

double * pSinTable;

long tid;

};

void * compute(void * p) {

Data * pDt = (Data *)p;

const int start = sizen * pDt->tid/NUM_THREADS;

const int end = sizen * (pDt->tid + 1)/NUM_THREADS;

for(int n = start; n < end; ++n) {

pDt->pSinTable[n] = std::sin(2 * M_PI * n / sizen);

}

pthread_exit(nullptr);

}

int main()

{

double * sinTable = new double[sizen];

pthread_t threads[NUM_THREADS];

pthread_attr_t attr;

pthread_attr_init(&attr);

pthread_attr_setdetachstate(&attr, PTHREAD_CREATE_JOINABLE);

clock_t start, finish;

start = clock();

int rc;

Data dt[NUM_THREADS];

for(int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {

dt[i].pSinTable = sinTable;

dt[i].tid = i;

rc = pthread_create(&threads[i], &attr, compute, &dt[i]);

}//for

pthread_attr_destroy(&attr);

for(int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {

rc = pthread_join(threads[i], nullptr);

}//for

finish = clock();

printf("from pthread: %lf

", (double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC);

delete sinTable;

sinTable = new double[sizen];

start = clock();

# pragma omp parallel for

for(int n = 0; n < sizen; ++n)

sinTable[n] = std::sin(2 * M_PI * n / sizen);

finish = clock();

printf("from omp: %lf

", (double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC);

delete sinTable;

sinTable = new double[sizen];

start = clock();

for(int n = 0; n < sizen; ++n)

sinTable[n] = std::sin(2 * M_PI * n / sizen);

finish = clock();

printf("from serial: %lf

", (double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC);

delete sinTable;

pthread_exit(nullptr);

return 0;

}

輸出：

from pthread: 21.150000

from omp: 20.940000

from serial: 20.800000

我想知道這是否是我的代碼的問題,所以我用pthread做了同樣的事情.

但是,我完全錯了,我想知道這是否可能是Ubuntu在OpenMP / pthread上的問題.

我有一個朋友也擁有AMD CPU和Ubuntu 12.04,并且在那里遇到了相同的問題,因此我可能有理由相信該問題不僅限于我.

如果有人和我有相同的問題,或者對這個問題有一些線索,請事先感謝.

如果代碼不夠好,我會運行一個基準測試并將結果粘貼到此處：

新信息：

我使用VS2012在Windows(無pthread版本)上運行代碼.

我使用sizen的1/10,因為Windows不允許我分配很大的內存主干,結果是：

from omp: 1.004

from serial: 1.420

from FreeNickName: 735 (this one is the suggestion improvement by @FreeNickName)

這是否表明這可能是Ubuntu OS的問題？

通過使用可在操作系統之間移植的omp_get_wtime函數來解決問題.請參閱Hristo Iliev的答案.

關于FreeNickName有爭議的主題的一些測試.

(對不起,我需要在Ubuntu上對其進行測試,因為Windows是我的朋友之一.)

–1–從delete變為delete [] ：(但不包括memset)(-std = c 11 -fopenmp)

from pthread: 13.491405

from omp: 13.023099

from serial: 20.665132

from FreeNickName: 12.022501

–2–在新之后立即使用memset：(-std = c 11 -fopenmp)

from pthread: 13.996505

from omp: 13.192444

from serial: 19.882127

from FreeNickName: 12.541723

–3–在新之后立即使用memset：(-std = c 11 -fopenmp -march = native -O2)

from pthread: 11.886978

from omp: 11.351801

from serial: 17.002865

from FreeNickName: 11.198779

–4–在新之后立即使用memset,并將FreeNickName的版本放在OMP之前的版本中：(-std = c 11 -fopenmp -march = native -O2)

from pthread: 11.831127

from FreeNickName: 11.571595

from omp: 11.932814

from serial: 16.976979

–5–在新版本之后立即使用memset,并將FreeNickName的版本放在OMP之前的版本中,并將NUM_THREADS設置為5而不是2(我是雙核).

from pthread: 9.451775

from FreeNickName: 9.385366

from omp: 11.854656

from serial: 16.960101

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Linux下用openmp速度反而慢,c-为什么ubuntu 12.04下的OpenMP比串行版本慢的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。