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c++ - For 循环中的 OpenMP 并行部分 (C++) - 开销

coder 2024-02-24 原文

我一直在研究量子模拟。每个时间步计算一个势函数，迭代求解器的一个步骤，然后进行一系列测量。这三个过程很容易并行化，而且我已经确保它们不会相互干扰。此外，还有一些相当简单的事情，但不应该并行完成。设置概要如下所示。

omp_set_num_threads(3);
#pragma omp parallel
{
    while (notDone) {
        #pragma omp sections
        {
            #pragma omp section
            {
                createPotential();
            }
            #pragma omp section
            {
                iterateWaveFunction();
            }
            #pragma omp section
            {
                takeMeasurements();
            }
        }
        #pragma omp single
        {
            doSimpleThings();
        }
    }
}

代码工作得很好!我看到速度增加，主要与与 TDSE 求解器一起运行的测量有关(速度增加约 30%)。然而，该程序使用大约 10% 的 CPU(大约一个线程)到 35%(大约三个线程)。如果潜在函数、TDSE 迭代器和测量花费同样长的时间，这将是有意义的，但事实并非如此。基于速度提升，我预计 CPU 使用率大约为 15%。

我感觉这与在 while 循环中运行这三个线程的开销有关。替换

#pragma omp sections

与

#pragma omp parallel sections

(并省略循环之前的两行)没有任何改变。有没有更有效的方法来运行此设置？我不确定线程​​是否不断被重新创建，或者线程是否在等待其他线程完成时占用了整个核心。如果我将线程数从 3 增加到任何其他数字，程序会使用它想要的资源(可能是所有 CPU)并且不会获得性能提升。

最佳答案

我尝试了很多选项，包括使用任务而不是部分(结果相同)、切换编译器等。按照 Qubit 的建议，我还尝试使用 std::async。这就是解决方案! CPU 使用率从大约 50% 下降到 30%(这与原始帖子在不同的计算机上，所以数字不同——基本上 1.6 倍的 CPU 使用率提高了 1.5 倍的性能)。这与我对这台计算机的预期非常接近。

作为引用，这里是新的代码大纲:

void SimulationManager::runParallel(){
    auto rV = &SimulationManager::createPotential();
    auto rS = &SimulationManager::iterateWaveFunction();
    auto rM = &SimulationManager::takeMeasurements();
    std::future<int> f1, f2, f3;
    while(notDone){
        f1 = std::async(rV, this);
        f2 = std::async(rS, this);
        f3 = std::async(rM, this);
        f1.get(); f2.get(); f3.get();
        doSimpleThings();
    }
}

使用 std::async 调用三个原始函数，然后我使用 future 变量 f1、f2 和 f3 将所有内容收集回单个线程并避免访问问题。

关于c++ - For 循环中的 OpenMP 并行部分 (C++) - 开销，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51736957/

amp43sectionpragmaSimulationManagerc++multithreadingopenmpsections

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