使用多个线程时性能几乎没有提高

Little performance increasing when using multiple threads

本文关键字:性能 几乎没有 线程      更新时间:2023-10-16

我正在实现求解线性系统的多线程Jordan Gauss方法,我发现在两个线程上运行只比在单线程上运行少15%的时间,而不是理想的50%。所以我写了一个简单的程序来复制这个。在这里,我创建了一个矩阵2000x2000,并为每个线程提供2000/THREADS_NUM行,以便用它们进行一些计算。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <time.h>
#ifndef THREADS_NUM
#define THREADS_NUM 1
#endif
#define MATRIX_SIZE 2000

typedef struct {
    double *a;
    int row_length;
    int rows_number;
} TWorkerParams;
void *worker_thread(void *params_v)
{
    TWorkerParams *params = (TWorkerParams *)params_v;
    int row_length = params->row_length;
    int i, j, k;
    int rows_number = params->rows_number;
    double *a = params->a;
    for(i = 0; i < row_length; ++i) // row_length is always the same
    {
        for(j = 0; j < rows_number; ++j) // rows_number is inverse proportional
                                         // to the number of threads
        {
            for(k = i; k < row_length; ++k) // row_length is always the same
            {
                a[j*row_length + k] -= 2.;
            }
        }
    }
    return NULL;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    // The matrix is of size NxN
    double *a =
        (double *)malloc(MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE * sizeof(double));
    TWorkerParams *params =
        (TWorkerParams *)malloc(THREADS_NUM * sizeof(TWorkerParams));
    pthread_t *workers = (pthread_t *)malloc(THREADS_NUM * sizeof(pthread_t));
    struct timespec start_time, end_time;
    int rows_per_worker = MATRIX_SIZE / THREADS_NUM;
    int i;
    if(!a || !params || !workers)
    {
        fprintf(stderr, "Error allocating memoryn");
        return 1;
    }
    for(i = 0; i < MATRIX_SIZE*MATRIX_SIZE; ++i)
        a[i] = 4. * i; // just an example matrix
    // Initializtion of matrix is done, now initialize threads' params
    for(i = 0; i < THREADS_NUM; ++i)
    {
        params[i].a = a + i * rows_per_worker * MATRIX_SIZE;
        params[i].row_length = MATRIX_SIZE;
        params[i].rows_number = rows_per_worker;
    }
    // Get start time
    clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start_time);
    // Create threads
    for(i = 0; i < THREADS_NUM; ++i)
    {
        if(pthread_create(workers + i, NULL, worker_thread, params + i))
        {
            fprintf(stderr, "Error creating threadn");
            return 1;
        }
    }
    // Join threads
    for(i = 0; i < THREADS_NUM; ++i)
    {
        if(pthread_join(workers[i], NULL))
        {
            fprintf(stderr, "Error creating threadn");
            return 1;
        }
    }
    clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &end_time);
    printf("Duration: %lf msec.n", (end_time.tv_sec - start_time.tv_sec)*1e3 +
            (end_time.tv_nsec - start_time.tv_nsec)*1e-6);
    return 0;
}

以下是我如何编译它:

gcc threads_test.c -o threads_test1 -lrt -pthread -DTHREADS_NUM=1 -Wall -Werror -Ofast
gcc threads_test.c -o threads_test2 -lrt -pthread -DTHREADS_NUM=2 -Wall -Werror -Ofast

现在,当我运行时,我得到:

./threads_test1
Duration: 3695.359552 msec.
./threads_test2
Duration: 3211.236612 msec.

这意味着两线程程序的运行速度比单线程快13%,即使线程之间并没有同步,并且它们不共享任何内存。我找到了这个答案:https://stackoverflow.com/a/14812411/5647501并认为处理器缓存可能存在一些问题,所以我添加了填充,但结果仍然保持不变。我更改了我的代码如下:

typedef struct {
    double *a;
    int row_length;
    int rows_number;
    volatile char padding[64 - 2*sizeof(int)-sizeof(double)];
} TWorkerParams;
#define VAR_SIZE (sizeof(int)*5 + sizeof(double)*2)
#define MEM_SIZE ((VAR_SIZE / 64 + 1) * 64  )
void *worker_thread(void *params_v)
{
    TWorkerParams *params = (TWorkerParams *)params_v;
    volatile char memory[MEM_SIZE];
    int *row_length  =      (int *)(memory + 0);
    int *i           =      (int *)(memory + sizeof(int)*1);
    int *j           =      (int *)(memory + sizeof(int)*2);
    int *k           =      (int *)(memory + sizeof(int)*3);
    int *rows_number =      (int *)(memory + sizeof(int)*4);
    double **a        = (double **)(memory + sizeof(int)*5);
    *row_length = params->row_length;
    *rows_number = params->rows_number;
    *a = params->a;
    for(*i = 0; *i < *row_length; ++*i) // row_length is always the same
    {
        for(*j = 0; *j < *rows_number; ++*j) // rows_number is inverse proportional
                                         // to the number of threads
        {
            for(*k = 0; *k < *row_length; ++*k) // row_length is always the same
            {
                (*a + *j * *row_length)[*k] -= 2. * *k;
            }
        }
    }
    return NULL;
}

所以我的问题是:为什么在这里使用两个线程时,我的加速率只有15%,而不是50%?如有任何帮助或建议,我们将不胜感激。我运行的是64位Ubuntu Linux,内核3.19.0-39-generic,CPU Intel Core i5 4200M(两个带多线程的物理内核),但我也在另外两台机器上进行了测试,结果相同。

编辑:如果我用a[0] -= 2.;替换a[j*row_length + k] -= 2.;,我会得到预期的加速:

./threads_test1
Duration: 1823.689481 msec.
./threads_test2
Duration: 949.745232 msec.

第2版:现在,当我用a[k] -= 2.;替换它时,我得到了以下内容:

./threads_test1
Duration: 1039.666979 msec.
./threads_test2
Duration: 1323.460080 msec.

这个我根本拿不到。

这是一个经典问题,切换循环的i和j。

您首先遍历列,在内部循环中处理行,这意味着您的缓存未命中量远远超过了需要的数量。

我的原始代码结果(第一个没有填充的版本):

$ ./matrix_test1
Duration: 4620.799763 msec.
$ ./matrix_test2
Duration: 2800.486895 msec.

(实际上比你的改进更好)

切换i和j的for循环后:

$ ./matrix_test1
Duration: 1450.037651 msec.
$ ./matrix_test2
Duration: 728.690853 msec.

这里是2倍的加速。

编辑:事实上,原始索引并不是那么糟糕,因为k索引仍然通过行迭代列,但在外循环中迭代行仍然要好得多。当i上升时,你在最内部的循环中处理的项目越来越少,所以这仍然很重要。

第2版:(删除了块解决方案,因为它实际上产生了不同的结果)-但仍然可以利用块来提高缓存性能。

你是否谈到了13%的速度,但你的微积分运算所花费的时间是多少,而不是程序的其余部分。

您可以开始只估计在calcul方法上传递的时间,而不估计线程管理的时间。在线程管理中,您可能会损失重要的一部分时间。这可以解释你获得的小速度。

在另一部分,使用2个线程可以获得50%的速度,这是完全不可能获得的。