如何分析OpenMP瓶颈
How to profile OpenMP bottlenecks
我有一个由OpenMP并行化的循环，但由于任务的性质，有4个critical子句。
分析加速并找出哪个关键子句(或者非关键(!))在循环中占用最多时间的最佳方法是什么?
我使用Ubuntu 10.04和g++ 4.4.3
Scalasca是分析OpenMP(和MPI)代码和分析结果的好工具。Tau也很好，但是很难使用。英特尔的工具，如vtune，也很好，但非常昂贵。
Arm MAP具有OpenMP和pthreads分析功能，并且无需检测或修改源代码即可工作。您可以看到同步问题以及线程在源行级别花费时间的地方。OpenMP分析博客条目值得一读。
MAP广泛用于高性能计算，因为它也配置了多进程应用程序，如MPI。
OpenMP包括用于测量计时性能的函数omp_get_wtime()和omp_get_wtick()(文档在这里)，我建议使用它们。
否则，请尝试使用分析器。我更喜欢谷歌CPU分析器，可以在这里找到。
在这个回答中也有描述的手动方法
还有一个ompP工具，在过去的十年里我使用过很多次。我发现它对于识别和量化负载不平衡和并行/串行区域非常有用。这个网页现在似乎关闭了，但我今年早些时候也在web存档中找到了它。
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