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LCS 的并行计算遵循波前模式。这是比串行实现慢的并行功能。（我认为对角线的数量（平行）与行数（串行）与它有关）

void parallelLCS(char * sequence_a, char * sequence_b, size_t size_a, size_t size_b) {
double start, end;

int ** dp_table = new int*[size_a + 1];

for (int i = 0; i <= size_a; i++)
    dp_table[i] = new int[size_b + 1];

for (int i = 1; i <= size_a; i++)
    dp_table[i][0] = 0;
for (int j = 0; j <= size_b; j++)
    dp_table[0][j] = 0;

int p_threads = 2;
int diagonals = size_a + size_b;

start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(p_threads) default(none) firstprivate(p_threads,size_a,size_b,sequence_a,sequence_b) shared(dp_table,diagonals)
{
    for (int curr_diagonal = 1; curr_diagonal <= (diagonals - 1);) {
        int j = omp_get_thread_num() + 1;   //column index
        int i = curr_diagonal - j + 1;      //row index
        for (; j <= curr_diagonal; j += p_threads, i = i - p_threads) {
            if (i <= size_a && j <= size_b) {
                if (sequence_a[i] == sequence_b[j]) {
                    dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j - 1] + 1;
                } else if (dp_table[i - 1][j] >= dp_table[i][j - 1]) {
                    dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j];
                } else {
                    dp_table[i][j] = dp_table[i][j - 1];
                }
            }
        }
        curr_diagonal++;
#pragma omp barrier
    }
}
end = omp_get_wtime();

printf("\nParallel - Final answer: %d\n", dp_table[size_a][size_b]);
printf("Time: %f\n", end - start);

//Delete dp_table
for (int i = 0; i <= size_a; i++)
    delete [] dp_table[i];
delete [] dp_table;
}

这是串行功能

void serialLCS(char * sequence_a, char * sequence_b, size_t size_a, size_t size_b) {
double start, end;
int ** dp_table = new int*[size_a + 1];
for (int i = 0; i <= size_a; i++)
    dp_table[i] = new int[size_b + 1];

for (int i = 1; i <= size_a; i++)
    dp_table[i][0] = 0;
for (int j = 0; j <= size_b; j++)
    dp_table[0][j] = 0;

start = omp_get_wtime();
for (int i = 1; i <= size_a; i++) {
    for (int j = 1; j <= size_b; j++) {
        if (sequence_a[i] == sequence_b[j]) {
            dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j - 1] + 1;
        } else if (dp_table[i - 1][j] >= dp_table[i][j - 1]) {
            dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j];
        } else {
            dp_table[i][j] = dp_table[i][j - 1];
        }
    }
}
end = omp_get_wtime();
printf("\nSerial - Final answer: %d\n", dp_table[size_a][size_b]);
printf("Time: %f\n", end - start);

//Delete dp_table
for (int i = 0; i <= size_a; i++)
    delete [] dp_table[i];
delete [] dp_table;
}

...以为我会添加测试功能

#include <cstdlib>
#include <stdio.h>

#include <omp.h>

void serialLCS(char * sequence_a, char * sequence_b, size_t size_a, size_t size_b);
void parallelLCS(char * sequence_a, char * sequence_b, size_t size_a, size_t size_b);

int main() {

size_t size_a;
size_t size_b;

printf("Enter size of sequence A: ");
scanf("%zd",&size_a);
printf("Enter size of sequence B: ");
scanf("%zd",&size_b);

//keep larger sequence in sequence_a
if (size_b > size_a) size_a ^= size_b ^= size_a ^= size_b;

char * sequence_a = new char[size_a + 1];
char * sequence_b = new char[size_b + 1];
sequence_a[0] = sequence_b[0] = '0';

const size_t alphabet_size = 12;
char A[alphabet_size] = {'A', 'T', 'G', 'C', 'Q', 'W', 'E', 'R', 'Y', 'U', 'I', 'O'};
char AA[alphabet_size] = {'T', 'C', 'A', 'G', 'R', 'E', 'W', 'Q', 'O', 'I', 'U', 'Y'};

for (size_t i = 1; i < size_a; i++) {
    sequence_a[i] = A[rand() % alphabet_size];
}
for (size_t i = 1; i < size_b; i++) {
    sequence_b[i] = AA[rand() % alphabet_size];
}

serialLCS(sequence_a, sequence_b, size_a, size_b);
parallelLCS(sequence_a, sequence_b, size_a, size_b);

delete [] sequence_a;
delete [] sequence_b;

return 0;
}
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1 回答 1

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问题不在于 OpenMP，而在于您在并行实现中访问数据的方式。即使你只用一个线程运行并行版本，它仍然慢两倍左右。

好吧，欢迎来到非缓存友好的数据结构的世界。由于对角线依赖性，您可以通过对角线遍历矩阵，但仍以通常的方式存储它。数据访问模式是强非线性的，因此对缓存非常不友好。在旧的 16 核 Xeon X7350 系统上以单线程模式运行代码时，观察 L1 和 L2 缓存未命中的数量：

L1 和 L2 缓存未命中

流程时间线的绿色部分代表代码的串行部分。橙色部分是（由于单线程执行而处于非活动状态）OpenMPparallel区域。您可以清楚地看到串行代码对缓存非常友好 - 不仅 L2 缓存未命中的数量相对较低，而且 L1 缓存未命中的数量也相对较低。但是在代码的并行部分，由于对角线遍历矩阵时的步幅非常大，缓存不断被丢弃，并且未命中的数量非常高。

有了两个线程，情况会变得更糟。属于同一矩阵行的两条相邻对角线的元素很可能落入同一高速缓存行。但是其中一条对角线由一个线程处理，另一条由另一个线程处理。因此，您的代码会遇到大量错误共享。更不用说现代多插槽 AMD64 或（后）Nehalem 系统上的 NUMA 问题了。

解决方案不仅是简单地通过对角线遍历矩阵，而且还以倾斜格式存储矩阵，以便每个对角线在内存中占据连续的部分。

于 2012-11-14T09:39:27.187 回答