OpenMP并行程序比串行程序慢

CToday 2013-05-28 04:14:17

我最近在做一个将GA算法用OpenMP框架并行化的程序，但在并行化后我发现我的并行程序跑的比串行程序还慢，当我把大部分for循环进行并行化处理后，发现并行程序比串行程序慢了一倍多，自己检查各并行域，没有发现存在数据竞争的情况，所以很郁闷（我使用的编译器是gcc）。在OpenMP并行化中，除了数据竞争外还有那些因素会影响程序的运行效率啊？小弟是OpenMP的新手，只了解些基本的OpenMP指令，对性能调优方面不是很通，求大牛们指点一二啊！谢谢了

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fanyue1989 2014-01-30

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openMP是最简单的多核/多线程并行方式，这种是data parallel.就是说每个核/线程完成的任务是一样的，如果每个核/线程需要相同的资源(data dependency)的话，并行度很低，但是核间通信消耗很高(communication overhead),这样就会比原来慢了。

beyondcj 2014-01-28

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MagiSu 2014-01-26

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引用 1 楼 lion_kangaxx 的回复:

OpenMP程序不是应该用mpic++来编译的么？我刚入门莫抛砖。

MPI和openmp是两回事。MPI是message passing interface，是用来进程间通信的。OpenMP是线程。

line_us 2014-01-25

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怎么会这样呢。

huanglin03 2014-01-24

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并不是所有的计算改成并行之后都比原来的串行快，比原来慢的情况多的是，都是不正确的并行化，并行计算有适用条件限制，在将串行计算改为并行计算之前就要考虑并行后的得失问题----并行也有开销啊

副组长 2014-01-23

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有没有I/O等外部交换，很重要的瓶颈。

kfckaifengcai 2014-01-23

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引用 6 楼 gordon3000 的回复:

有没有I/O等外部交换，很重要的瓶颈。

云满笔记 2014-01-23

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今天论坛里怎么有那么多OpenMP的贴子

dfasri 2014-01-22

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应该是出现 false sharing 了吧, 你循环的结构体数组是不是没有没有在结构体类型里面加个 CPU cacheline 大小对齐

frmqjqxrpqzg 2014-01-22

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顶，

zsc09_leaf 2014-01-22

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莫非是单核？？或者你的for循环很小，创建线程的开销时间大于优化的时间

kwdhwyhs 2014-01-22

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等等看

l4kangaxx 2014-01-15

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OpenMP程序不是应该用mpic++来编译的么？我刚入门莫抛砖。

openmp快速入门，简单的介绍了openmp的用法，一目了然

MPI与OpenMP的一些并行计算代码和实验报告

MPI和openMP并行计算-冒泡排序

题目描述：实现一种或多种并行排序算法。要求：（1）使用MPI、OpenMP、MPI+OpenMP编写上述并行程序。（2）使用VTune等工具对程序进行瓶颈分析和优化。（3）提交程序源代码、变量和语句的详细说明。（4）在实验报告中通过图表说明CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行时间。（5）(选做)在实验报告中通过图表说明三种并行程序使用不同的数据分配方法在各种规模的运行时间。设计思路步骤一：主要采用快速排序实现（串行，openmp、mpi、openmp+mpi）排序算法，所需环境为VS2019+openmp+mpi，cmd命令（1）完成了CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行，并作出时间对比图（2）完成了串行，openmp使用不同的数据分配方法在数组规模为400万的运行，并作出时间对比图。步骤二：用vs工具对程序进行瓶颈分析自己写的作业，真实跑出来的，环境配置需要自己弄哦！！个人感觉写的也算是比较全的预览：https://img-blog.csdnimg.cn/b97cc6cec08b4fd9ba79abe446037f86.png

本实验旨在对比 MPI 和 OpenMP 两种并行计算方法在冒泡排序中的应用效果及性能差异。实验通过将串行冒泡排序程序分别改写为 MPI 并行程序和 OpenMP 并行程序，分析其时间复杂度和实际运行时间。MPI 是一种基于消息传递的并行计算模型，适用于分布式计算环境；而 OpenMP 是基于共享内存的并行计算模型，主要应用于共享内存架构的计算机系统。实验过程中，首先编写了时间复杂度为 O(n²) 的串行冒泡排序程序。随后，将其改写为 MPI 并行程序，将排序任务分配到 4 个进程中，各进程负责部分数据排序，最终合并结果。同时，利用 OpenMP 的并行指令实现 OpenMP 并行程序。实验结果显示，MPI 并行程序的时间复杂度约为 O(n²/m)，其中 m 为进程数；OpenMP 并行程序的时间复杂度约为 O(n²/p)，其中 p 为处理器个数。在实际运行时间上，MPI 并行程序和 OpenMP 并行程序均显著优于串行冒泡排序程序，且 MPI 并行程序的实际运行时间优于 OpenMP 并行程序。本实验证明了 MPI 和 OpenMP 两种并行计算方式能够显著提升冒泡排序算法的性能。在选择并行计算方式时，需结合具体计算环境和算法特点。MPI 适用于分布式计算环境，可扩展至大规模计算系统，但需手动实现数据交换和同步；OpenMP 适用于共享内存架构，可自动实现数据交换和同步，但需关注线程同步和数据一致性问题。本实验报告为并行计算在实际应用中的选择提供了参考依据。

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