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我目前正在尝试遵循一个简单的示例，以使用 cython 的 prange 并行化循环。我已经安装了允许使用 openmp 的 OpenBlas 0.2.14，并针对 openblas 从源代码编译了 numpy 1.10.1 和 scipy 0.16。为了测试库的性能，我遵循以下示例： http: //nealhughes.net/parallelcomp2/。要计时的功能是从站点复制的：

import numpy as np
from math import exp 
from libc.math cimport exp as c_exp
from cython.parallel import prange,parallel

def array_f(X):

    Y = np.zeros(X.shape)
    index = X > 0.5
    Y[index] = np.exp(X[index])

    return Y

def c_array_f(double[:] X):

    cdef int N = X.shape[0]
    cdef double[:] Y = np.zeros(N)
    cdef int i

    for i in range(N):
        if X[i] > 0.5:
            Y[i] = c_exp(X[i])
        else:
            Y[i] = 0

    return Y


def c_array_f_multi(double[:] X):

    cdef int N = X.shape[0]
    cdef double[:] Y = np.zeros(N)
    cdef int i
    with nogil, parallel():
        for i in prange(N):
            if X[i] > 0.5:
                Y[i] = c_exp(X[i])
            else:
                Y[i] = 0

    return Y

该代码的作者报告了以下 4 个内核的加速：

from thread_demo import *
import numpy as np
X = -1 + 2*np.random.rand(10000000) 
%timeit array_f(X)
1 loops, best of 3: 222 ms per loop
%timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 87.5 ms per loop 
%timeit c_array_f_multi(X)
10 loops, best of 3: 22.4 ms per loop

当我在我的机器（带有 osx 10.10 的 macbook pro）上运行这些示例时，我得到以下导出时间OMP_NUM_THREADS=1

In [1]: from bla import *
In [2]: import numpy as np
In [3]: X = -1 + 2*np.random.rand(10000000)
In [4]: %timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 89.7 ms per loop
In [5]: %timeit c_array_f_multi(X)
1 loops, best of 3: 343 ms per loop

并且对于OMP_NUM_THREADS=4

In [1]: from bla import *
In [2]: import numpy as np
In [3]: X = -1 + 2*np.random.rand(10000000)
In [4]: %timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 89.5 ms per loop
In [5]: %timeit c_array_f_multi(X)
10 loops, best of 3: 119 ms per loop

我在 openSuse 机器上看到了同样的行为，因此我提出了问题。作者如何在我的 2 个系统上的 4 个线程上运行相同的代码时获得 4 倍的速度。

生成的设置脚本*.c & .so也与博客中使用的相同。

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
import numpy as np

ext_modules=[
    Extension("bla",
              ["bla.pyx"],
              libraries=["m"],
              extra_compile_args = ["-O3", "-ffast-math","-march=native", "-fopenmp" ],
              extra_link_args=['-fopenmp'],
              include_dirs = [np.get_include()]
              ) 
]

setup( 
  name = "bla",
  cmdclass = {"build_ext": build_ext},
  ext_modules = ext_modules
)

如果有人可以向我解释为什么会发生这种情况，那就太好了。

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1 回答 1

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1）prange（与任何其他循环一样） 的一个重要特征parallel for是它激活了乱序执行，这意味着循环可以以任意顺序执行。当迭代之间没有数据依赖关系时，乱序执行真的会得到回报。

我不知道 Cython 的内部结构，但我认为如果boundschecking 没有关闭，则不能任意执行循环，因为下一次迭代将取决于数组在当前迭代中是否超出范围，因此问题变得几乎是连续的，因为线程将不得不等待结果。这是您的代码的问题之一。事实上 Cython 确实给了我以下警告：

warning: bla.pyx:42:16: Use boundscheck(False) for faster access

所以添加以下内容

from cython import boundscheck, wraparound

@boundscheck(False)
@wraparound(False)
def c_array_f(double[:] X):
   # Rest of your code

@boundscheck(False)
@wraparound(False)
def c_array_f_multi(double[:] X):
   # Rest of your code

现在让我们用您的数据为它们计时X = -1 + 2*np.random.rand(10000000)。

使用边界检查：

In [2]:%timeit array_f(X)
10 loops, best of 3: 189 ms per loop
In [4]:%timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 93.6 ms per loop
In [5]:%timeit c_array_f_multi(X)
10 loops, best of 3: 103 ms per loop

无边界检查：

In [9]:%timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 84.2 ms per loop
In [10]:%timeit c_array_f_multi(X)
10 loops, best of 3: 42.3 ms per loop

这些结果与num_threads=4（我有 4 个逻辑核心）有关，速度提升约为 2 倍。在更进一步之前，我们仍然可以ms通过声明我们的数组是连续的，即声明X和Ywith来减少一些double[::1]。

连续数组：

In [14]:%timeit c_array_f(X)
10 loops, best of 3: 81.8 ms per loop
In [15]:%timeit c_array_f_multi(X)
10 loops, best of 3: 39.3 ms per loop

2） 更重要的是作业调度，这就是你的基准所遭受的。默认情况下，块大小是在编译时确定的，即schedule=static很可能两台机器的环境变量（例如 OMP_SCHEDULE）和工作负载（你的机器和博客文章中的机器）是不同的，它们会调度作业在运行时，动态地，引导地等等。让我们用替换你的prangeto 来试验一下

for i in prange(N, schedule='static'):
    # static scheduling... 
for i in prange(N, schedule='dynamic'):
    # dynamic scheduling...

现在让我们计时（仅限多线程代码）：

调度效果： 

In [23]:%timeit c_array_f_multi(X) # static
10 loops, best of 3: 39.5 ms per loop
In [28]:%timeit c_array_f_multi(X) # dynamic
1 loops, best of 3: 319 ms per loop

根据您自己机器上的工作负载，您也许可以复制它。附带说明一下，由于您只是尝试在微基准测试中测量并行代码与串行代码的性能，而不是实际代码，因此我建议您摆脱if-else条件，即仅保留Y[i] = c_exp(X[i])在 for 循环中。这是因为if-else语句还会对并行代码中的分支预测和乱序执行产生不利影响。在我的机器上，通过这种更改，我的串行代码速度几乎提高了 2.7 倍。

于 2015-10-18T23:32:56.470 回答