很快关于我的问题:
我有一台带有 2 个 AMD Opteron 6272 插槽和 64GB RAM 的计算机。
我在所有 32 个内核上运行一个多线程程序,与我在一个 16 核插槽上运行 2 个程序的情况相比,速度降低了 15%。
如何制作一个程序版本和两个程序一样快?
更多细节:
我有大量任务,想要完全加载系统的所有 32 个内核。所以我将任务按 1000 个分组打包。这样一个组需要大约 120Mb 的输入数据,在一个内核上完成大约需要 10 秒。为了使测试更理想,我将这些组复制了 32 次,并使用 ITBB 的parallel_for
循环在 32 个内核之间分配任务。
我pthread_setaffinity_np
用来确保系统不会让我的线程在内核之间跳转。并确保所有核心都被依次使用。
我mlockall(MCL_FUTURE)
用来确保系统不会让我的内存在套接字之间跳转。
所以代码看起来像这样:
void operator()(const blocked_range<size_t> &range) const
{
for(unsigned int i = range.begin(); i != range.end(); ++i){
pthread_t I = pthread_self();
int s;
cpu_set_t cpuset;
pthread_t thread = I;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(threadNumberToCpuMap[i], &cpuset);
s = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
mlockall(MCL_FUTURE); // lock virtual memory to stay at physical address where it was allocated
TaskManager manager;
for (int j = 0; j < fNTasksPerThr; j++){
manager.SetData( &(InpData->fInput[j]) );
manager.Run();
}
}
}
只有计算时间对我来说很重要,因此我在单独的parallel_for
循环中准备输入数据。并且不包括时间测量中的准备时间。
void operator()(const blocked_range<size_t> &range) const
{
for(unsigned int i = range.begin(); i != range.end(); ++i){
pthread_t I = pthread_self();
int s;
cpu_set_t cpuset;
pthread_t thread = I;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(threadNumberToCpuMap[i], &cpuset);
s = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
mlockall(MCL_FUTURE); // lock virtual memory to stay at physical address where it was allocated
InpData[i].fInput = new ProgramInputData[fNTasksPerThr];
for(int j=0; j<fNTasksPerThr; j++){
InpData[i].fInput[j] = InpDataPerThread.fInput[j];
}
}
}
现在我在 32 个内核上运行所有这些,看到每秒约 1600 个任务的速度。
然后我创建了两个版本的程序,taskset
并pthread
确保首先在第一个套接字的 16 个内核上运行,第二个在第二个套接字上运行。&
我在 shell 中使用简单的命令将它们一个一个地运行:
program1 & program2 &
这些程序中的每一个都达到了约 900 个任务/秒的速度。总计 >1800 个任务/秒,比单程序版本多 15%。
我想念什么?
我认为问题可能出在库中,我仅将其加载到集合线程的内存中。这会是个问题吗?我可以复制库数据以便在两个套接字上独立使用吗?