编程问题使用OpenMP

Question

我有如下使用OpenMP问题描述：

我有这样

subroutine ... 
    ... 
    do i=1,N 
    .... 
    end do 
end subroutine ... 

和OpenMP代码的串行代码是

subroutine ... 
    use omp_lib 
    ... 
    call omp_set_num_threads(omp_get_num_procs()) 
    !$omp parallel do 
    do i=1,N 
    .... 
    end do 
    !$omp end parallel do 
end subroutine ... 

没有问题与编译，但是当我运行该程序时，有两个主要问题与串行代码的结果相比：

1. 该程序的运行速度比串行代码还要慢（假设在do循环中执行矩阵乘法（matmul））
2. 与串行代码相比，数字精度似乎有所下降（我对它进行了检查）

任何想法可能会发生什么？
谢谢，
小玉

Answer 1

在使用OpenMP并行的情况下，你需要指定线程程序是使用数量。您可以通过使用环境变量OMP_NUM_THREADS（例如，通过拨打您的程序

OMP_NUM_THREADS=5 ./myprogram 

使用5个线程执行它。

或者，您可以设置运行时的线程数omp_set_num_threads（documentation）。

旁注

1. 不要忘记设置私有变量，如果在循环中有什么！
   实施例：

   $ OMP平行做私人（prelimRes）
   做I = 1，N
   prelimRes = myFunction的（ⅰ）
   RES（ⅰ）= prelimRes + someValue中
   端做
   ！$ OMP到底并行做

   注变量如何prelimRes声明private让每个线程都有自己的workspac即

2. 根据循环内的实际情况（即使用OpenBLAS），由于不同的相似处理，您的结果可能确实有所不同（变化应该小于1e-8关于双精度变量）。

3. 如果您不确定发生了什么，则应在程序运行时使用htop或类似程序检查CPU负载。

附录：设置线程数，以自动匹配的CPU 的数量如果您想使用有用的最大线程数，例如使用尽可能多的线程，因为有CPU的，你可以这样做，通过使用（就像你在你的问题说）：

subroutine ... 
    use omp_lib 
    ... 
    call omp_set_num_threads(omp_get_num_procs()) 
    !$omp parallel do 
    do i=1,N 
     .... 
    end do 
    !$omp end do 
    !$omp end parallel 
end subroutine ...