温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析

发布时间:2021-11-17 16:20:26 来源:亿速云 阅读:411 作者:iii 栏目:web开发

这篇文章主要讲解了“OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析”吧!

windows CriticalSection, OpenMP的锁操作函数在多核CPU中的性能。

原子操作选用InterlockedIncrement来进行测试,

对每种锁和原子操作,都测试在单任务执行和多任务执行2000000次加锁解锁操作所消耗的时间。

测试的详细代码见后面。

测试机器环境: Intel 2.66G 双核CPU 机器一台

测试运行结果如下:

SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 78

MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 156

SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = 2000000, time = 172

MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = 2000000, time = 3156

SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 250

MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 1063

在单任务运行情况下,所消耗的时间如下:

原子操作                 78ms

Windows CriticalSection 172ms

OpenMP 的lock操作        250ms

因此从单任务情况来看,原子操作最快,Windows CriticalSection次之,OpenMP库带的锁最慢,但这几种操作的时间差距不是很大,用锁操作比原子操作慢了2~3倍左右。

在多个任务运行的情况下,所消耗的时间如下:

原子操作                 156ms

Windows CriticalSection 3156ms

OpenMP 的lock操作        1063ms

在多任务运行情况下,情况发生了意想不到的变化,原子操作时间比单任务操作时慢了一倍,在两个CPU上运行比在单个CPU上运行还慢一倍,真是难以想象,估计是任务切换开销造成的。

Windows CriticalSection则更离谱了,居然花了3156ms,是单任务运行时的18倍多的时间,慢得简直无法想象。

OpenMP的lock操作比Windows CriticalSection稍微好一些,但也花了1063ms,是单任务时的7倍左右。

由此可以知道,在多核CPU的多任务环境中,原子操作是最快的,而OpenMP次之,Windows CriticalSection则最慢。

同时从这些锁在单任务和多任务下的性能差距可以看出,,多核CPU上的编程和以往的单核多任务编程会有很大的区别。

需要说明的是,本测试是一种极端情况下的测试,锁住的操作只是一个简单的加1操作,并且锁竞争次数达200万次之多,在实际情况中,一由于任务中还有很多不需要加锁的代码在运行,实际情况中的性能会比本测试的性能好很多。

测试代码如下:

// TestLock.cpp : OpenMP任务中的原子操作和锁性能测试程序。 //   #include <windows.h> #include <time.h> #include <process.h> #include <omp.h> #include <stdio.h>   void TestAtomic() {      clock_t t1,t2;      int      i = 0;      volatile LONG      a = 0;        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); }   void TestOmpLock() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      omp_lock_t    mylock;        omp_init_lock(&mylock);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        omp_destroy_lock(&mylock); }       void TestCriticalSection() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      CRITICAL_SECTION   cs;        InitializeCriticalSection(&cs);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        DeleteCriticalSection(&cs);   }   int main(int argc, char* argv[]) {        TestAtomic();      TestCriticalSection();      TestOmpLock();        return 0; }

感谢各位的阅读,以上就是“OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对OpenMP创建线程中的锁及原子操作性能分析这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI