求数组（长度220000）最小值，OpenMp比串行还要慢！为什么？如何才能改进？

[bigbigknife]

双CPU至强E5420（共8核）
下列程序，串行比并行快3倍！

并行程序如下：
static vector<double> ompDblValues(8);

double MinOutputOMP(const vector<double> &outputs)
{
ompDblValues.assign(8, FLT_MAX);
const long n = (long)outputs.size(); //n=220000
#pragma omp parallel for
for (long i=0; i<n; i++)
{
long nThread = omp_get_thread_num();
ompDblValues[nThread] = (ompDblValues[nThread] < outputs[i]) ? ompDblValues[nThread] : outputs[i];
}
double minPositive= FLT_MAX;
for (long i=0; i<omp_get_num_procs(); i++)
{
minPositive = (minPositive < ompDblValues[i]) ? minPositive : ompDblValues[i];
}
return minPositive;
}

串行程序如下：
double MinOutput(const vector<double> &outputs)
{
double minPositive= FLT_MAX;
const long n = (long)outputs.size(); //n=220000
for (int i=0; i<n; i++)
{
minPositive = (minPositive < outputs[i]) ? minPositive : outputs[i];
}
return minPositive;
}

[bigbigknife]

本版专家如云，怎么区区这么个小问题都没人回应？

[intel_iclifort]

又是一个内存访问的问题

[intel_www]

第二点：

求最小值可以用reduction操作，不需要为每一个线程手工分配一个最小值记录变量。另外，代码中的线程用来保存自己最小值得方法会引起false-sharing问题：就是并行执行的多个线程同时去写同一个cache line的不同部分，这样会引起大量的cache写回memory的操作。这样是很耗时的。

[intel_www]

首先说第一个问题：

long nThread = omp_get_thread_num();

这么明显的一个函数调用放在循环之内怎么能不影响性能呢？

[bigbigknife]

不这么用，该怎么用呢？

[Quote=引用 3 楼 intel_www 的回复:]
首先说第一个问题：

long nThread = omp_get_thread_num();

这么明显的一个函数调用放在循环之内怎么能不影响性能呢？
[/Quote]

[bigbigknife]

怎么用reduction操作？reduction我只知道累加、累减等操作。
谢谢！

[Quote=引用 4 楼 intel_www 的回复:]
第二点：

求最小值可以用reduction操作，不需要为每一个线程手工分配一个最小值记录变量。另外，代码中的线程用来保存自己最小值得方法会引起false-sharing问题：就是并行执行的多个线程同时去写同一个cache line的不同部分，这样会引起大量的cache写回memory的操作。这样是很耗时的。
[/Quote]

[intel_www]

[Quote=引用 5 楼 bigbigknife 的回复:]
不这么用，该怎么用呢？

引用 3 楼 intel_www 的回复:
首先说第一个问题：

long nThread = omp_get_thread_num();

这么明显的一个函数调用放在循环之内怎么能不影响性能呢？
[/Quote]

把这个函数调用手工提到循环外面去呀。openmp中的parallel region又不是只能包含一个for循环。

[intel_www]

[Quote=引用 6 楼 bigbigknife 的回复:]
怎么用reduction操作？reduction我只知道累加、累减等操作。
谢谢！

引用 4 楼 intel_www 的回复:
第二点：

求最小值可以用reduction操作，不需要为每一个线程手工分配一个最小值记录变量。另外，代码中的线程用来保存自己最小值得方法会引起false-sharing问题：就是并行执行的多个线程同时去写同一个cache line的不同部分，这样会引起大量的cache写回memory的操作。这样是很耗时的。
[/Quote]

授人以鱼不如授人以渔。请见http://www.openmp.org/mp-documents/spec30.pdf

[bigbigknife]

这个回复太崩溃了，呵呵！
这个东西谁都有呀。
要不，你要是有问题，我就回答 www.openmp.org/ 。


[Quote=引用 8 楼 intel_www 的回复:]
引用 6 楼 bigbigknife 的回复:
怎么用reduction操作？reduction我只知道累加、累减等操作。
谢谢！

引用 4 楼 intel_www 的回复:
第二点：

求最小值可以用reduction操作，不需要为每一个线程手工分配一个最小值记录变量。另外，代码中的线程用来保存自己最小值得方法会引起false-sharing问题：就是并行执行的多个线程同时去写同一个cache line的不同部分，这样会引起大量的cache写回memory的操作。这样是很耗时的。…
[/Quote]

[intel_www]

不好意思，openmp只在fortran语言中提供了min和max的reduction操作。看来你只能自己做相应的操作了，或者来个混合编程。

[bigbigknife]

别老是含含糊糊，到底行不行啊？写个管用的代码来看看吧。

[Quote=引用 10 楼 intel_www 的回复:]
不好意思，openmp只在fortran语言中提供了min和max的reduction操作。看来你只能自己做相应的操作了，或者来个混合编程。
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[intel_www]

[Quote=引用 11 楼 bigbigknife 的回复:]
别老是含含糊糊，到底行不行啊？写个管用的代码来看看吧。

引用 10 楼 intel_www 的回复:
不好意思，openmp只在fortran语言中提供了min和max的reduction操作。看来你只能自己做相应的操作了，或者来个混合编程。
[/Quote]

说的不是很清楚吗？fortran里支持min和max的REDUCTION操作，因为语言本身提供了这个INTRINSIC操作.C和C++不支持，因为语言里没有这个操作。

还有，看了你另外一个帖子里的代码片断，那个函数外提操作写的是对的。但是你的测试数据长度太小了！220000个元素的最小值操作串行时间小余0.01秒，并行化后线程创建和同步等的额外开销比这个都长。你把数据长度扩大1000倍后再测测外提有没有效果？

[bigbigknife]

我指的是后面那句“看来你只能自己做相应的操作了，或者来个混合编程。”。
这句话什么意思？
算了，我估计这个问题是没的解了，呵呵。

[Quote=引用 12 楼 intel_www 的回复:]
引用 11 楼 bigbigknife 的回复:
别老是含含糊糊，到底行不行啊？写个管用的代码来看看吧。

引用 10 楼 intel_www 的回复:
不好意思，openmp只在fortran语言中提供了min和max的reduction操作。看来你只能自己做相应的操作了，或者来个混合编程。


说的不是很清楚吗？fortran里支持min和max的REDUCTION操作，因为语言本身提供了这个INTRINSIC操作.C和C++不支持，因为语言里没有这个操作。

还有，看了你另外一个帖…
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