OpenMP - случайное время работы - почему такая большая разница во время выполнения?

Question

Я слежу за лекциямиТима Маттсона по OpenMP, чтобы изучить способы реализации некоторых концепций параллельного программирования.

Я пытался наблюдать поведение во время выполнения параллельной программы, которая вычисляет значение PI, используя3x10^8 шагов.

Вот код,

#include <omp.h>
#include <stadio.h>

static long num_steps = 300000000;
double step;
#define PAD 8 // tried 50 too
#define NUM_THREADS 4
int main()
{
    int i, nthreads;
    double pi, sum[NUM_THREADS][PAD];
    double ts, te;

    ts = omp_get_wtime();

    step = 1.0/(double) num_steps;
    omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
    #pragma omp parallel
    {
        int i, id,nthrds;
        double x;

        id = omp_get_thread_num();
        nthrds = omp_get_num_threads();
        if (id == 0)  nthreads = nthrds;
        for (i=id, sum[id]=0.0;i< num_steps; i=i+nthrds) {
            x = (i+0.5)*step;
            sum[id][0] += 4.0/(1.0+x*x);
        }
    }

    for(i=0, pi=0.0;i<nthreads;i++)
        pi += sum[i][0] * step;

    te = omp_get_wtime();

    printf("%.10f\n", pi);
    printf("%.f\n", te-ts);

}

Теперь я работал на Ubuntu 14.04 LTS на двухъядерной машине. Вызовomp_get_num_procs() вернулся 2. Время работы было примерно случайным и составляло от 1,31 секунды до 4,46 секунды. В то время как серийная программа занимала 2,31 секунды почти всегда.

Я пытался создать 1, 2, 3, 4, до 10 потоков. Время выполнения меняется слишком сильно в каждом случае, хотя в случае большего количества потоков среднее значение меньше. Я не запускал никаких других приложений.

---

Кто-нибудь может объяснить, почему время работы менялось слишком сильно?

Как точно рассчитать время выполнения? Лектор дал время работы своего компьютера, которое кажется последовательным. И он также использовал двухъядерный процессор.

Answer 1

Сравнение двух процессоров с использованием OpenMP:

Result          : 3.1415926536
Number of CPU-s : 2  
Duration        : 2.4025482161

Кажется, что существует довольно непротиворечивый набор времени выполнения кода:

/*           Duration        : 2.3984972970
             Duration        : 2.4004815188
             Duration        : 2.3814983589
             Duration        : 2.4070654172
             Duration        : 2.3964317020
             Duration        : 2.3858104548
             Duration        : 2.3765923560
             Duration        : 2.3734730321
    -O3:
             Duration        : 0.4159400249
             Duration        : 0.3089567909
             Duration        : 0.3106977220
             Duration        : 0.3312316008
             Duration        : 0.2856188160
             Duration        : 0.2984415500
             Duration        : 0.3282426349
             Duration        : 0.2836121118
                                    :......
  + FYI:     #pragma-overheads      :......
             Duration        : 0.0001377461                                                                                           
             Duration        : 0.0001228561
             Duration        : 0.0001215260
    REF:
    Amdahl's Law             >>> https://stackru.com/revisions/18374629/3
    criticism,
    on
    (not-)including also the real-world's infrastructure add-on
    { setup | termination }-overhead costs of #pragma omp parallel section
    ( 
      simplified test w/o the add-on costs of global OpenMP setup & configuration
      )

             */

который обращает внимание на ваш системный фоновый шум рабочей нагрузки.

Лучше всего повторно протестировать свой код на платформе без головы, чтобы избежать каких-либо рабочих нагрузок, связанных с GUI, от вмешательства в вычислительную часть теста.

Возможно, вам понравится эта песочница онлайн- платформа TiO для повторного запуска экспериментов.