我有以下代码,我已经为其实现了明确的任务版本:
int waves = N_a + N_b +1; /*considering N_a == N_b */
#pragma omp parallel firstprivate(a, gap, waves) private(temp, wave, ii, i) shared(np, mp, elements)
{
#pragma omp master
{
for(wave = 0; wave < waves; ++wave) {
// 0 <= wave < n-1
if(wave < N_a-1) {
elements = wave+1;
np = wave+1;
mp = 0+1;
}
// n-1 <= wave < m
else if(wave < N_b) {
elements = N_a;
np = N_a-1+1;
mp = wave-(N_a-1)+1;
}
// m <= wave < m+n-1
else {
elements = N_a-1-(wave-N_b);
np = N_a-1+1;
mp = wave-(N_a-1)+1;
}
for(ii = 0; ii < elements; ii+=chunk) {
min = MIN(elements,ii + chunk);
#pragma omp task firstprivate(ii, np, mp, chunk, elements)
{
for (i = ii; i < min; i++)
{
temp[0] = H[(np-i)-1][(mp+i)-1] + similarity(seq_a[a][(np-i)-1],seq_b[a][(mp+i)-1]);
temp[1] = H[(np-i)-1][(mp+i)]-gap;
temp[2] = H[(np-i)][(mp+i)-1]-gap;
temp[3] = 0;
H[(np-i)][(mp+i)] = find_array_max(temp,4);
}
} // task
} //for loop
#pragma omp taskwait
}
}
}
奇怪的是,在执行代码时,1 个线程的性能比 2、4、8 和 16 个线程的性能要好得多。只有一个并行区域,我已经剥离了内部 for 循环,以便每个“块”数量的元素都有助于创建任务。
我坚持创建一个任务实现,因为其中元素的价值会不断变化,而且我觉得代码有潜力通过高效的任务实现来对抗非结构化并行性。
我正在 Intel xe12 版本的编译器上尝试这个。以下是我观察到的样本块大小的读数:256 和 N_a = N_b = 4096:
1 个线程:1.237560 2 个线程:7.223232 4 个线程:4.579173 8 个线程:3.663661 16 个线程:4.425525
我注意到 gcc 编译器的类似行为。有人可以请为什么带有 1 个线程的代码比多线程做得更好。对于 N_a = N_b = 1024、2048 和 8192,我也看到了类似的结果。
谢谢。