正如标题所说，与 R 包中使用的已编译和运行 C++ 代码相比，在 R 包中使用带有 Rcpp 的 #pragma omp critical 指令会显着降低执行速度，因为没有使用所有 CPU 能力。
考虑一个简单的 C++ 程序(使用 cmake):
test.h 为:
#ifndef RCPP_TEST_TEST_H
#define RCPP_TEST_TEST_H
#include <limits>
#include <cstdio>
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <omp.h>
namespace rcpptest {
class Test {
public:
static unsigned int test();
};
}
#endif //RCPP_TEST_TEST_H
test.cpp中test.h的实现:
#include "test.h"
namespace rcpptest {
unsigned int Test::test() {
omp_set_num_threads(8);
unsigned int x = 0;
std::chrono::steady_clock::time_point begin = std::chrono::steady_clock::now();
#pragma omp parallel for
for (unsigned int i = 0; i < 100000000; ++i) {
#pragma omp critical
++x;
}
std::chrono::steady_clock::time_point end = std::chrono::steady_clock::now();
std::cout << "finished (ms): " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - begin).count() <<std::endl;
return x;
}
}
主要是:
#include "src/test.h"
int main() {
unsigned int x = rcpptest::Test::test();
return 0;
}
如果我在 IDE (CLion) 中构建并运行该程序，一切正常。
然后我使用 Rcpp 创建了一个 R 包:
library(Rcpp)
Rcpp.package.skeleton('rcppTestLib')
并使用相同的 C++ 源代码为包 +“Rcpp”文件导出我的测试函数以从 R (rcppTestLib.cpp) 中使用:
#include <Rcpp.h>
#include "test.h"
// [[Rcpp::export]]
void rcppTest() {
rcpptest::Test::test();
}
如果我然后使用包从 R 运行测试
library(rcppTestLib)
rcppTest()
执行速度要慢得多。
我使用编译的 c++ 和 Rcpp 包进行了一些测试，结果是:
program | execution time
-----------------------------
compiled c++ | ~7 200ms
Rcpp package | ~551 000 ms
不同之处在于，使用 Rcpp 包会产生 8 个线程，但每个线程仅使用 ~1% 的 CPU，而使用编译的 C++ 时，8 个线程加起来使用了所有 CPU 能力。
我尝试将 #pragma omp critical 切换为 #pragma omp atomic，结果:
program | execution time
-----------------------------
compiled c++ | ~2 900ms
Rcpp package | ~3 300 ms
使用 #pragma omp atomic Rcpp 包产生 8 个线程并使用所有的 CPU 能力。然而，执行时间仍然存在差异，但并不那么显着。
所以我的问题是:为什么使用 #pragma omp critical R/Rcpp 包不使用所有的 CPU 能力，而使用 #pragma omp atomic 它甚至可以在 CLion 中构建和运行的相同代码在两种情况下都使用了所有 CPU 能力？
我在这里错过了什么？
最佳答案
这里有两个可能的选择:
OpenMP 标志选项尚未在 src/Makevars (unix) 或 src/Makevars.win 中设置(窗)num_threads(x) 作为 critical 推出对于一个，放置在 src/Makevars 或 src/Makevars.win 文件中:
PKG_LIBS = $(LAPACK_LIBS) $(BLAS_LIBS) $(FLIBS) $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS)
PKG_CFLAGS = $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS)
PKG_CXXFLAGS = $(SHLIB_OPENMP_CXXFLAGS)
详情请见:https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-exts.html#OpenMP-support
关于缺少 num_threads(x)...我已经能够稍微加快这个问题...
改变:
#pragma omp parallel for
到
#pragma omp parallel for num_threads(4)
产量:
之前
finished (ms): 30822
[1] 1e+08
对比
之后
finished (ms): 17979
[1] 1e+08
或大约 1.7 的加速。我的想法是在 cmake 的某个地方设置了一个全局线程选项。
omp_set_num_threads(x)
或
set OMP_NUM_THREADS=x
https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libgomp/omp_005fset_005fnum_005fthreads.html
关于c++ - 带有 OpenMP 关键指令的 Rcpp 明显比编译的 C++ 代码慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48949135/
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