オフィシャルサイト
http://www.openmp.org/
リンクなどは>>2以下で
探検
OpenMPプログラミング
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1デフォルトの名無しさん
NGNG2007/02/25(日) 14:20:45
>>82
できない
できない
84デフォルトの名無しさん
2007/02/28(水) 07:03:32 OpenMPでスレッド数を取得するには
#pragma omp parallel
{
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
}
でよいのでしょうか?もっと何かスマートな方法はないでしょうか?
#pragma omp parallel
{
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
}
でよいのでしょうか?もっと何かスマートな方法はないでしょうか?
85デフォルトの名無しさん
2007/03/06(火) 08:50:24 #pragma omp sectionsでfor構文でのdynamicスケジュールの様な動作をさせたいのですが、
どのように書けばよいのでしょうか?
どのように書けばよいのでしょうか?
86デフォルトの名無しさん
2007/03/09(金) 12:49:12 しらね
2007/03/09(金) 13:28:27
>>72-73
OpenMPによる並列プログラミングと数値計算法
http://www.amazon.co.jp/gp/product/4621077171
とかどーでしょ。
>>84
パラレルリージョンの中でなくてもよいはず。
#ifdef _OPENMP
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
#endif
などとすればよいかと。
OpenMPによる並列プログラミングと数値計算法
http://www.amazon.co.jp/gp/product/4621077171
とかどーでしょ。
>>84
パラレルリージョンの中でなくてもよいはず。
#ifdef _OPENMP
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
#endif
などとすればよいかと。
2007/03/10(土) 02:10:13
omp_get_num_threads() はその時点でスレッドチームを構成しているスレッドの数を返すから
逐次実行部分で呼ぶと 1 を返す。
逐次実行部分で呼ぶと 1 を返す。
89デフォルトの名無しさん
2007/03/10(土) 16:00:16 #pragma omp parallel
{
#pragma omp single
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
}
{
#pragma omp single
cout<<omp_get_num_threads()<<endl;
}
90デフォルトの名無しさん
2007/03/25(日) 22:33:15 program main
!$ use omp_lib
implicit none
character(len=4),parameter :: str(0:2) = ["hage","hoge","huge"]
print *, "Hello, World!"
!$omp parallel num_threads(3)
!$ print *, trim(str(omp_get_thread_num()))
!$omp end parallel
end program main
!$ use omp_lib
implicit none
character(len=4),parameter :: str(0:2) = ["hage","hoge","huge"]
print *, "Hello, World!"
!$omp parallel num_threads(3)
!$ print *, trim(str(omp_get_thread_num()))
!$omp end parallel
end program main
91デフォルトの名無しさん
2007/04/02(月) 18:31:00 レベルの低い人向けの商売ってあるじゃないですか
たとえば、カレーライス。子供の食い物ね。マクドナルド。通はモスバーガーでしょ?
野球だと、巨人。クルマだと、トヨタ。音楽だと、ミスチル。政治だと、自民党。
ビートルズだと、ポールの曲。音楽分かってる人はジョンですよね。
マンガだと、手塚治虫や藤子不二雄。今更読む必要もないw
小説だと、古本屋に山積されてる赤川次郎。小説マニアは読みませんねw
長嶋茂雄・新庄剛志・三浦カズ・ゴン。名前だけでむかつきますね。
DELLってつまりそういうレベルの低い人向けの商品ですよね。
歴史を作るのは我々マニアですから、記憶からはいつか消え去るんですよDELLはw
たとえば、カレーライス。子供の食い物ね。マクドナルド。通はモスバーガーでしょ?
野球だと、巨人。クルマだと、トヨタ。音楽だと、ミスチル。政治だと、自民党。
ビートルズだと、ポールの曲。音楽分かってる人はジョンですよね。
マンガだと、手塚治虫や藤子不二雄。今更読む必要もないw
小説だと、古本屋に山積されてる赤川次郎。小説マニアは読みませんねw
長嶋茂雄・新庄剛志・三浦カズ・ゴン。名前だけでむかつきますね。
DELLってつまりそういうレベルの低い人向けの商品ですよね。
歴史を作るのは我々マニアですから、記憶からはいつか消え去るんですよDELLはw
92デフォルトの名無しさん
2007/04/07(土) 02:30:59 C++のクラスでstaticな変数を使いたいのですが、OpenMPの中で更新した場合、安全に更新されるのでしょうか?
2007/04/07(土) 07:36:57
されると思う?localな変数でも、ちゃんと明示しないと無理だし、
データ並列になっていないのでは意味無いと思わない?
データ並列になっていないのでは意味無いと思わない?
94デフォルトの名無しさん
2007/04/10(火) 11:50:17 ,ィ __
,. / |´ ̄`ヽー- 、 ト、 , -‐、/./.- 、 書き込みのはやきこと風の如く
/ | | ヽ l l ( 火◇風 ノ
/o ̄`ハ._.ゝ===┴=く.ノ- 、 ノ ◇ ◇ ( 他人と会話せざること林の如く
/o O / l´ ⌒ ⌒ lo ',ヽ ( 山◇ 林 }
\___/. ト、(●) (●) ハ ∧ `⌒/7へ‐´ ネットで煽ること火の如く
/ ,イ レ::::⌒(__人__)⌒l~T--‐彡 /./
/ ̄ ̄l. 彡、 |r┬-| ノ'l l::::::::::彡ー7⌒つ、 部屋から動かざること山の如し
彡:::::::::::l ト、__ `ー' /| l::::::::::::ミ {,_.イニノ
彡ソ/ノハ ト、 \ / ,イ 川ハ ヾー‐'^┴
,. / |´ ̄`ヽー- 、 ト、 , -‐、/./.- 、 書き込みのはやきこと風の如く
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2007/04/12(木) 09:18:04
96デフォルトの名無しさん
2007/04/12(木) 10:50:30 祗園精舎の鐘の声
諸行無常の響きあり
娑羅双樹の花の色
盛者必衰の理をあらはす
おごれる人も久しからず
唯春の夜の夢のごとし
たけき者も遂にはほろびぬ
偏に風の前の塵に同じ
諸行無常の響きあり
娑羅双樹の花の色
盛者必衰の理をあらはす
おごれる人も久しからず
唯春の夜の夢のごとし
たけき者も遂にはほろびぬ
偏に風の前の塵に同じ
97デフォルトの名無しさん
2007/06/02(土) 15:05:34 一般論として、MPIよりもOpenMPの方が性能が低下する(遅くなる)ということはありえますか?
MPIのプログラムをOpenMPを使って書き換えたのですが、3割近く遅くなってしまいました。
MPIのプログラムをOpenMPを使って書き換えたのですが、3割近く遅くなってしまいました。
98デフォルトの名無しさん
2007/06/02(土) 15:29:34 一般論では遅くなります
2007/06/02(土) 15:37:48
きちんとチューニングされていれば、MPIの方が速い。
あとはpthreadを使って自分で書くという手もある。
あとはpthreadを使って自分で書くという手もある。
100デフォルトの名無しさん
2007/06/02(土) 15:42:04 OpenMPはお手軽。だからそれに伴って犠牲になっている部分もある。それが性能。
101デフォルトの名無しさん
2007/06/02(土) 17:50:17 MPIで並列効果出せるほどの大きな粒度ならOpenMPにする必要はない。
OpenMPの利点は小さな粒度の並列処理が簡単に書けることとシングルソースで
非OpenMP環境でもビルドしてテストできること。
それから既存のソースにディレクティブ挿入するだけで並列化できるところかな。
OpenMPの利点は小さな粒度の並列処理が簡単に書けることとシングルソースで
非OpenMP環境でもビルドしてテストできること。
それから既存のソースにディレクティブ挿入するだけで並列化できるところかな。
102デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 06:10:20 >>101
同じ粒度でも、OpenMPの方が遅くなってしまいます。
OpenMPはスレッドレベルでの切り替えなので、プロセスレベルのMPIよりも、効率が良いと思っていたので
何が問題なのか、測りかねています。
同じ粒度でも、OpenMPの方が遅くなってしまいます。
OpenMPはスレッドレベルでの切り替えなので、プロセスレベルのMPIよりも、効率が良いと思っていたので
何が問題なのか、測りかねています。
103デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 08:40:24 競合してるんじゃない?
104デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 10:07:50 キャッシュのヒット率の差だと思う
もし、pragma omp forでやっているのなら、for文を二つに分けて
pragma omp parallelで二つに並列してみたら?
もし、pragma omp forでやっているのなら、for文を二つに分けて
pragma omp parallelで二つに並列してみたら?
105デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 10:15:44 windows はaffinty maskを使えないの?
106デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 11:14:45107デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 12:26:25 環境は、Fedora5にデュアルコアOpteronx2の計4cpuをインテルコンパイラを使って、コンパイルしています。
系を大きくしても(すなわち、スレッド生成頻度をかなり下げても)300%程度で飽和してしまいます。
以前、Redhat+Xeon+インテルコンパイラの時は,2CPUで200%(4CPUではないのであまりよい比較ではありませんが)
計算速度も倍になっていたので、コンパイラの問題なのか、opteronの問題なのか、そのあたりもう少し調べてみたいと思います。
系を大きくしても(すなわち、スレッド生成頻度をかなり下げても)300%程度で飽和してしまいます。
以前、Redhat+Xeon+インテルコンパイラの時は,2CPUで200%(4CPUではないのであまりよい比較ではありませんが)
計算速度も倍になっていたので、コンパイラの問題なのか、opteronの問題なのか、そのあたりもう少し調べてみたいと思います。
108デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 12:32:32 1CPU から 2CPU にスケールするのと、4CPU にスケールするのとじゃ
全然話が違うからね。
全然話が違うからね。
109デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 12:57:34 4cpuならうまく組めば1割も落ちないよ
スレッドチェッカーで確認してみな
スレッドチェッカーで確認してみな
110デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 14:58:41 >>107
OpteronってことはNUMA構成で使ってるってことはないかな?
OpenMPはSMP用だからNUMAだと効率ががた落ちになることがあるよ。
あと趣味でやってるのでなければCPU使用率よりも計算までの終了時間で考えた方がいいと思う。
メモリ競合起こすとCPU100%でも計算速度半分なんてざらだから。
OpteronってことはNUMA構成で使ってるってことはないかな?
OpenMPはSMP用だからNUMAだと効率ががた落ちになることがあるよ。
あと趣味でやってるのでなければCPU使用率よりも計算までの終了時間で考えた方がいいと思う。
メモリ競合起こすとCPU100%でも計算速度半分なんてざらだから。
111デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 15:24:23 カーネルがスレッドのスケジューリングとメモリページの割当を上手く管理していれば
Dual Core x 2 Socket くらい何とかならないの?
Dual Core x 2 Socket くらい何とかならないの?
112デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 15:30:27 CPUとSIMDで行列計算をうまく分散してくれるコンパイラはないものか
113デフォルトの名無しさん
2007/06/03(日) 15:42:04 lapackのSIMD化でダメなの?
そんなのはいくらでもあるが
そんなのはいくらでもあるが
114デフォルトの名無しさん
2007/06/04(月) 06:27:01 OpenMP節を入れ子にすると、並列化されなくなってしまいます。
入れ子のOpenMP節を並列化する方法はないものでしょうか?
入れ子のOpenMP節を並列化する方法はないものでしょうか?
115デフォルトの名無しさん
2007/06/04(月) 09:06:41 >>114
OpenMP + nested loopで検索すればたくさんでてくるよ
OpenMP + nested loopで検索すればたくさんでてくるよ
116デフォルトの名無しさん
2007/06/24(日) 15:29:55 インテルのスレッディング・ビルディング・ブロックとOpenMPの違いって何?
117デフォルトの名無しさん
2007/06/24(日) 18:08:38 OpwnMP:
共有メモリ型並列計算機におけるマルチスレッド並列プログラミングのためのAPI
インテル スレッディング・ビルディング・ブロック:
C++用ランタイム・ライブラリー
共有メモリ型並列計算機におけるマルチスレッド並列プログラミングのためのAPI
インテル スレッディング・ビルディング・ブロック:
C++用ランタイム・ライブラリー
118デフォルトの名無しさん
2007/08/20(月) 02:26:56 Windows ServerR 2003 R2 Platform SDK
にopenmpのファイルが入ってるのかと思ったら入って無かった。
Microsoft Windows Software Development Kit for Windows Vista
にopenmpのファイルが入ってた。
ファイルの場所が
Microsoft SDKs\Windows\v6.0\VC\
以下のincludeとlibだから少し戸惑ってしまった。
で、さっそく簡単なプログラムを作って実行してみたらSpybotが反応したんだが。
vcompd.dllにスパイウェアが入ってるのか?
にopenmpのファイルが入ってるのかと思ったら入って無かった。
Microsoft Windows Software Development Kit for Windows Vista
にopenmpのファイルが入ってた。
ファイルの場所が
Microsoft SDKs\Windows\v6.0\VC\
以下のincludeとlibだから少し戸惑ってしまった。
で、さっそく簡単なプログラムを作って実行してみたらSpybotが反応したんだが。
vcompd.dllにスパイウェアが入ってるのか?
119デフォルトの名無しさん
2007/09/06(木) 01:13:00 Microsoft Windows Software Development Kit for Windows Vista
vcredist_x86.exe
この2つでVC2005Expressでも使えた。
vcredist_x86.exe
この2つでVC2005Expressでも使えた。
120デフォルトの名無しさん
2007/09/19(水) 22:49:32 他人の書いた数値解析のプログラムをOpenMP対応にしている度素人です。
まずテストに単にパラレルリージョンを指定しただけのプログラムを走らせたら
パフォーマンスが半分くらいにまで落ち込んで困っています(スレッド数はCPU数以下です)。
しかもパラレルリージョンの範囲が広ければ広いほどパフォーマンスが悪化するのですが
これは当然なのでしょうか?
ちなみにパラレルリージョン内を並列化しても1CPUのときより10%くらい悪いです。
環境はOSはRHEL、インテルのfortranコンパイラです。
まずテストに単にパラレルリージョンを指定しただけのプログラムを走らせたら
パフォーマンスが半分くらいにまで落ち込んで困っています(スレッド数はCPU数以下です)。
しかもパラレルリージョンの範囲が広ければ広いほどパフォーマンスが悪化するのですが
これは当然なのでしょうか?
ちなみにパラレルリージョン内を並列化しても1CPUのときより10%くらい悪いです。
環境はOSはRHEL、インテルのfortranコンパイラです。
121デフォルトの名無しさん
2007/09/19(水) 23:54:02 的外れだが同じ作業をしていた素人として。
スレッド生成・消滅のオーバーヘッドは思いのほか大きい
$omp parallel 〜 $omp end parallel
が極めて複数回呼ばれる場合にパフォーマンスは非常に落ちる
ネストループ内部、100万回呼ばれるルーチン内など
シングルの作業内容をマルチ対応にするのは面倒ですね。
gprof等でタイムクリティカルな部分を探し、手を入れてみましょう
スレッド生成・消滅のオーバーヘッドは思いのほか大きい
$omp parallel 〜 $omp end parallel
が極めて複数回呼ばれる場合にパフォーマンスは非常に落ちる
ネストループ内部、100万回呼ばれるルーチン内など
シングルの作業内容をマルチ対応にするのは面倒ですね。
gprof等でタイムクリティカルな部分を探し、手を入れてみましょう
122デフォルトの名無しさん
2007/09/20(木) 08:22:47 パラレルリージョンは例えば並列計算と逐次計算を交互にやるときに
逐次計算のたびにパラレルリージョンから出入りするオーバーヘッドを避けるために
使ったりするのが普通だと思う。
単にパラレルリージョンを指定しただけでは並列化による時間短縮はまったく起こらない。
並列化のオーバーヘッドがかかるだけ。
ループを並列化するとか、パラレルリージョンの中でデータ並列なりタスク並列の計算をするとかしないと。
一番大事なことはアルゴリズム中の並列性を見出すことかと。
並列性のない逐次アルゴリズムだとどうあがいてもパフォーマンスは出ない。
逐次計算のたびにパラレルリージョンから出入りするオーバーヘッドを避けるために
使ったりするのが普通だと思う。
単にパラレルリージョンを指定しただけでは並列化による時間短縮はまったく起こらない。
並列化のオーバーヘッドがかかるだけ。
ループを並列化するとか、パラレルリージョンの中でデータ並列なりタスク並列の計算をするとかしないと。
一番大事なことはアルゴリズム中の並列性を見出すことかと。
並列性のない逐次アルゴリズムだとどうあがいてもパフォーマンスは出ない。
123120
2007/09/21(金) 00:15:35 今日いろいろ簡単なテストプログラムを組んでいたのですが
かなり大きな配列を含む範囲を
単にパラレルリージョンに指定しただけのプログラムは
1CPUのときの1/3程度まで低下すると言う現象がありました。
(並列化を指定すると4CPUで3.8倍程度にちゃんとなりました)
同じ動作をするスレッドが複数あってメモリが競合してるんですかね?
あしたスレッドチェッカーの体験版でも落として調べてみます。
>>121
今日試してみたところうちの環境では
100000回ループするプログラムの内と外に
$omp parallel 〜 $omp end parallel
をおいたプログラムをそれぞれ比較したのですがほとんど差はありませんでした。
リージョン内は簡単な内容だったのですが、
リージョン内のプログラムの内容によってもスレッド生成・消滅のオーバーヘッドは変わってくるんですかね?
>>122
並列化の指定をする前にまず並列化予定の範囲をパラレルリージョン指定して
ちゃんと動くのかを確認したかったのです。
長文失礼
かなり大きな配列を含む範囲を
単にパラレルリージョンに指定しただけのプログラムは
1CPUのときの1/3程度まで低下すると言う現象がありました。
(並列化を指定すると4CPUで3.8倍程度にちゃんとなりました)
同じ動作をするスレッドが複数あってメモリが競合してるんですかね?
あしたスレッドチェッカーの体験版でも落として調べてみます。
>>121
今日試してみたところうちの環境では
100000回ループするプログラムの内と外に
$omp parallel 〜 $omp end parallel
をおいたプログラムをそれぞれ比較したのですがほとんど差はありませんでした。
リージョン内は簡単な内容だったのですが、
リージョン内のプログラムの内容によってもスレッド生成・消滅のオーバーヘッドは変わってくるんですかね?
>>122
並列化の指定をする前にまず並列化予定の範囲をパラレルリージョン指定して
ちゃんと動くのかを確認したかったのです。
長文失礼
124デフォルトの名無しさん
2007/10/10(水) 15:20:28 sections分割でsection分けを行った時に、
自分でどのスレッドに割り当てる的な事は
できないのでしょうか?
自分でどのスレッドに割り当てる的な事は
できないのでしょうか?
125120
2007/10/25(木) 21:51:43 いまさらながら経過報告
元となったプログラムが古いものだったので、配列をallocateするのではなく
メインの宣言でかなり大きくとっていたのですが、
それを必要量にしたところかなり早くなりました。
ただ強い最適化(fastオプションとか)つけると
OpenMPはそんなにスピードが上がらずシングルスレッドに追いつかれてしまうんですけどね。
元となったプログラムが古いものだったので、配列をallocateするのではなく
メインの宣言でかなり大きくとっていたのですが、
それを必要量にしたところかなり早くなりました。
ただ強い最適化(fastオプションとか)つけると
OpenMPはそんなにスピードが上がらずシングルスレッドに追いつかれてしまうんですけどね。
126デフォルトの名無しさん
2007/11/30(金) 04:25:29 サーセーン。素人の恥ずかしい質問です。
OpenMPは従来の(OSなどに付属した)スレッドのライブラリの
置き換えとしては使用すべきではないのでしょうか?
(どこかで逐次プログラムの並列化がOpenMPの利用の前提であるとか見たのですが、)
並列で動くことが前提であるプログラム(例:HTTPデーモンなど)を
OpenMPを使って書こうと思っているのですが、止めたほうがいいのでしょうか・・・。
OpenMPは従来の(OSなどに付属した)スレッドのライブラリの
置き換えとしては使用すべきではないのでしょうか?
(どこかで逐次プログラムの並列化がOpenMPの利用の前提であるとか見たのですが、)
並列で動くことが前提であるプログラム(例:HTTPデーモンなど)を
OpenMPを使って書こうと思っているのですが、止めたほうがいいのでしょうか・・・。
127126
2007/11/30(金) 04:26:29 うわぁ、このスレ伸びてないんだなあ。悪いけどage
128デフォルトの名無しさん
2007/12/01(土) 01:58:56 OpenMP はひとまとまりの大きなデータ(行列とか画像とか)に対する計算を
複数のスレッドで並列化するのに向いている希ガス。つまりデータ並列向き。
データ並列性のある for 文で書かれたアルゴリズム(行列ベクトル積とか
画像のしきい値処理とか)は parallel for ディレクティブでいとも簡単に並列化できる。
そこが OpenMP のおいしいところ。
タスク並列の並列プログラム、つまり各スレッドが独立に違う処理をする
(例えばそれぞれ別のクライアントからの要求を処理する)並列プログラムも
OpenMP で書けるけど、あまりうまみがないと思われ。
逐次プログラムを並列化するのが前提というのは違う気がする。
ただ、例えば parallel for ディレクティブしか使ってない並列プログラムは
コンパイラの OpenMP 機能をオフにすれば逐次プログラムとしてコンパイルできる。
そこが他の並列化手法(POSIXスレッドとかMPIとか)と違うところ。
でも、OpenMP機能をオフにするとコンパイル不能になる並列プログラムも書けるし、
parallel sections を使ったプログラムは逐次プログラムとしてコンパイルはできても
意味が変わってしまう(各セクションが順番に逐次実行される)。
つまり、この手のプログラムは並列で動くことが前提で書くわけだ。
結局のところ、OpenMP を使うのが妥当かどうかは126さんがやりたいことに依る。
並列性の高いデータ並列の計算をやりたいなら使う価値がある。
複数のスレッドで並列化するのに向いている希ガス。つまりデータ並列向き。
データ並列性のある for 文で書かれたアルゴリズム(行列ベクトル積とか
画像のしきい値処理とか)は parallel for ディレクティブでいとも簡単に並列化できる。
そこが OpenMP のおいしいところ。
タスク並列の並列プログラム、つまり各スレッドが独立に違う処理をする
(例えばそれぞれ別のクライアントからの要求を処理する)並列プログラムも
OpenMP で書けるけど、あまりうまみがないと思われ。
逐次プログラムを並列化するのが前提というのは違う気がする。
ただ、例えば parallel for ディレクティブしか使ってない並列プログラムは
コンパイラの OpenMP 機能をオフにすれば逐次プログラムとしてコンパイルできる。
そこが他の並列化手法(POSIXスレッドとかMPIとか)と違うところ。
でも、OpenMP機能をオフにするとコンパイル不能になる並列プログラムも書けるし、
parallel sections を使ったプログラムは逐次プログラムとしてコンパイルはできても
意味が変わってしまう(各セクションが順番に逐次実行される)。
つまり、この手のプログラムは並列で動くことが前提で書くわけだ。
結局のところ、OpenMP を使うのが妥当かどうかは126さんがやりたいことに依る。
並列性の高いデータ並列の計算をやりたいなら使う価値がある。
129デフォルトの名無しさん
2007/12/01(土) 02:04:37 追加。OpenMPでHTTPデーモンを書いた、という報告を見たことがあったのを思い出した。
http://www.nic.uoregon.edu/iwomp2005/Papers/f35.pdf
俺は詳しく読んでないので内容についてはノーコメント。参考までに。
http://www.nic.uoregon.edu/iwomp2005/Papers/f35.pdf
俺は詳しく読んでないので内容についてはノーコメント。参考までに。
130デフォルトの名無しさん
2007/12/01(土) 13:39:21 並列化した部分じゃbreakやreturn使えないし、難しかっただろうなぁ。
普通のWindowsプログラムでCreateThreadをOpenMPで置き換えろって言われたら・・・
メッセージポンプ使ってなんとかなるんだろうか
普通のWindowsプログラムでCreateThreadをOpenMPで置き換えろって言われたら・・・
メッセージポンプ使ってなんとかなるんだろうか
131デフォルトの名無しさん
2007/12/01(土) 23:44:51 >並列化した部分じゃbreakやreturn使えない
kwsk
kwsk
132126
2007/12/03(月) 05:18:50 スレッドを横断したbreakやreturnが出来ないということでは?
字句上は単なるスコープにしか見えないので、出来そう・・・しかし出来ないもどかしさ(何)。
>>128
ご返答ありがとうございます。
128氏から頂いた意見も考慮に入れつつ、色々と検討してみた結果、
今回やりたいことにはOpenMPは適していない、という判断に至りました。
しかし実験的にHTTPサーバらしきものをOpenMPを使って書いてみたところ、
簡単なものならかなり簡潔に書けることも分かり、、全てでなくとも部分的にOpenMPを使うのもありかと思えました。
字句上は単なるスコープにしか見えないので、出来そう・・・しかし出来ないもどかしさ(何)。
>>128
ご返答ありがとうございます。
128氏から頂いた意見も考慮に入れつつ、色々と検討してみた結果、
今回やりたいことにはOpenMPは適していない、という判断に至りました。
しかし実験的にHTTPサーバらしきものをOpenMPを使って書いてみたところ、
簡単なものならかなり簡潔に書けることも分かり、、全てでなくとも部分的にOpenMPを使うのもありかと思えました。
133デフォルトの名無しさん
2007/12/05(水) 05:51:33 >>119の方法で
VC2005ExpressEditionで使えるようになったはいいんだけど
forループの所に
#pragma omp parallel for
ってやっても
error C3005: ';' : OpenMP 'parallel' ディレクティブでは予期しないトークンです
とかいうエラーが発生して使えないんだけど何故なの??
#pragma omp parallel sections
とか他のは通るけど,forループのだけどうしても使えん・・・
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
・・・
}
にすると
error C3001: 'if' : OpenMP ディレクティブ名が必要です
って言われる
VC2005ExpressEditionで使えるようになったはいいんだけど
forループの所に
#pragma omp parallel for
ってやっても
error C3005: ';' : OpenMP 'parallel' ディレクティブでは予期しないトークンです
とかいうエラーが発生して使えないんだけど何故なの??
#pragma omp parallel sections
とか他のは通るけど,forループのだけどうしても使えん・・・
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
・・・
}
にすると
error C3001: 'if' : OpenMP ディレクティブ名が必要です
って言われる
134デフォルトの名無しさん
2007/12/17(月) 18:47:08 >133
#pragma .. の行末に ';' がついてるとかいうオチだったら素っ裸で町内1周してこい
#pragma .. の行末に ';' がついてるとかいうオチだったら素っ裸で町内1周してこい
135デフォルトの名無しさん
2008/01/04(金) 15:12:19 すでにあるプログラムをOpenMP化しようと思うのですが、以下のような場合にfuncがスレッドセーフで再入可能であれば問題ないですか?
#pragma omp for
for(int i=0;i<100000;i++)
{
func(i);
}
#pragma omp for
for(int i=0;i<100000;i++)
{
func(i);
}
136デフォルトの名無しさん
2008/01/04(金) 15:53:58 問題ないです
func()の定義が別ファイルでもおk
func()の定義が別ファイルでもおk
137デフォルトの名無しさん
2008/01/04(金) 16:38:48138sage
2008/02/06(水) 21:13:32 IntelFortran10.0で数値解析やってるんですけど
サブルーチン内で並列化領域をつくるのと
サブルーチンごとメインに展開して並列化領域つくるのとで
並列化時の速度が異なったり(逐次だとほぼ一緒)
逐次計算部分にある並列化と関係ないサブルーチンを
コメントアウトするかしないかで並列化時の速度向上が変わります。
並列スレッドのスタックサイズとかの問題なんでしょうかね。
サブルーチン内で並列化領域をつくるのと
サブルーチンごとメインに展開して並列化領域つくるのとで
並列化時の速度が異なったり(逐次だとほぼ一緒)
逐次計算部分にある並列化と関係ないサブルーチンを
コメントアウトするかしないかで並列化時の速度向上が変わります。
並列スレッドのスタックサイズとかの問題なんでしょうかね。
139デフォルトの名無しさん
2008/02/06(水) 22:02:55 速度や速度向上が具体的にどう違うの?
140デフォルトの名無しさん
2008/02/07(木) 00:50:56 まず、各CPUに処理が効率よく割り振られているか、CPUの負荷率を見てみたらいいんじゃないか?
141デフォルトの名無しさん
2008/02/13(水) 15:49:52 VC++2008でコンパイルするとVCOMPD.libが無いというエラーが出ます。
VCOMPD.libはどこで手に入りますか?
VCOMPD.libはどこで手に入りますか?
142デフォルトの名無しさん
2008/02/13(水) 16:40:58 >>141
VS2005だとPro版以上でサポート。VS2008も同じだと思う。
VS2005だとPro版以上でサポート。VS2008も同じだと思う。
143デフォルトの名無しさん
2008/02/13(水) 20:12:04 >141
vcompd.libはProfessional版以外手に入れる方法はない。
ただしリリースビルド版のライブラリであるvcomp.libは
Windows Server 2008 SDKをインストールするとゲットできる。
デバッグビルドでもリリースビルドのライブラリ(vcomp.lib)を
リンクする設定にするとExpressでもOpenMPが自由に使用可能。
vcompd.libはProfessional版以外手に入れる方法はない。
ただしリリースビルド版のライブラリであるvcomp.libは
Windows Server 2008 SDKをインストールするとゲットできる。
デバッグビルドでもリリースビルドのライブラリ(vcomp.lib)を
リンクする設定にするとExpressでもOpenMPが自由に使用可能。
144デフォルトの名無しさん
2008/02/15(金) 14:05:13 たとえば、ソケットのread/writeのwait待ちをやっているslect(poll)のようなもので
while(1)
#pragma omp parallel sections
{
#pragma omp section
read後その処理
#pragma omp section
write後その処理
}
で、ここで、暗黙のwaitがかかると思われるが、select的な使い方って、出来る?
sectionの跡にnowaitをいれといたらよいだけ?
while(1)
#pragma omp parallel sections
{
#pragma omp section
read後その処理
#pragma omp section
write後その処理
}
で、ここで、暗黙のwaitがかかると思われるが、select的な使い方って、出来る?
sectionの跡にnowaitをいれといたらよいだけ?
145デフォルトの名無しさん
2008/02/15(金) 14:26:50 nowaitを入れた場合、どのスレッドが生き残るのでしょうか?
それとも、並列実行するところはすべて子スレッドで、実行中のスレッド数が最大より1少なくなった時点で
メインスレッドが継続されるのでしょうか?
それとも、並列実行するところはすべて子スレッドで、実行中のスレッド数が最大より1少なくなった時点で
メインスレッドが継続されるのでしょうか?
146デフォルトの名無しさん
2008/02/15(金) 16:42:54 read/writeのtimeoutを入れておけば、なんとかなりますか。
しかし、openmp(のsections)では、スレッドは、死にますか?
一応、処理が終われば、lockが外れるだけでしょう(gccの実装ではそのようです)
しかし、openmp(のsections)では、スレッドは、死にますか?
一応、処理が終われば、lockが外れるだけでしょう(gccの実装ではそのようです)
147sage
2008/03/01(土) 00:47:47 スレッドプロファイラー使ってる人居るかな。
あのREGIONS VIEWの各リージョンの範囲はなにで決まってるの?
同期から同期の間かと思ってたんだけどソースの位置みるとちがうっぽい。
最適化オプションのせいでソースとの対応がとれなくなってるのかしらん。
あのREGIONS VIEWの各リージョンの範囲はなにで決まってるの?
同期から同期の間かと思ってたんだけどソースの位置みるとちがうっぽい。
最適化オプションのせいでソースとの対応がとれなくなってるのかしらん。
148138
2008/03/04(火) 19:19:48 chkstkという関数に要する時間が
OpenMPにすると凄まじく増えているのが原因のようでした。
関数に引き渡す配列が多すぎなのか。
OpenMPにすると凄まじく増えているのが原因のようでした。
関数に引き渡す配列が多すぎなのか。
149デフォルトの名無しさん
2008/04/06(日) 10:57:30 >>148
私もintel fortran10+mkl+openmpで数値計算しています
openmp初心者の私は、intelのopenmpのドキュメントを参考にしました。
parallel do ,sections ,reduction,privateあたりしか使っていませんが、オリジナルの
プログラムのマルチスレッド化は割と簡単に出来、計算時間も「ほぼ」スレッド数倍
にできました。
(当然ですがparallel region部分です。プログラム全体ではありません)
そもそもchkstkは並列処理できるかどうかを検討してはどうですか。
各スレッドで相互参照するのであれば、reduction宣言等が適切であれば問題ないはず。
私もintel fortran10+mkl+openmpで数値計算しています
openmp初心者の私は、intelのopenmpのドキュメントを参考にしました。
parallel do ,sections ,reduction,privateあたりしか使っていませんが、オリジナルの
プログラムのマルチスレッド化は割と簡単に出来、計算時間も「ほぼ」スレッド数倍
にできました。
(当然ですがparallel region部分です。プログラム全体ではありません)
そもそもchkstkは並列処理できるかどうかを検討してはどうですか。
各スレッドで相互参照するのであれば、reduction宣言等が適切であれば問題ないはず。
150デフォルトの名無しさん
2008/04/09(水) 22:52:21 >>148
関数のエントリ近辺で chkstk が呼び出され、必要に応じてスタックが拡張される
(実メモリが割り当てられる)わけですが、シングルスレッドの場合は一度拡張された
スタックはもちろん再利用されるので負荷が軽いわけです。
スタックはリニアなアドレスに(ページング機構を用いて)メモリを割り当てる必要があるため、
割り当てられたページを再利用できない場合には時としてヒープよりも確保・解放が重い
メモリとなります。マルチスレッドでスタックが頻繁に成長するような場合には、メモリを
スタック上に取るのをやめて、std::vector などを用いてヒープから確保した方がよいと
思います。
たどたどしい説明になってしまった。
関数のエントリ近辺で chkstk が呼び出され、必要に応じてスタックが拡張される
(実メモリが割り当てられる)わけですが、シングルスレッドの場合は一度拡張された
スタックはもちろん再利用されるので負荷が軽いわけです。
スタックはリニアなアドレスに(ページング機構を用いて)メモリを割り当てる必要があるため、
割り当てられたページを再利用できない場合には時としてヒープよりも確保・解放が重い
メモリとなります。マルチスレッドでスタックが頻繁に成長するような場合には、メモリを
スタック上に取るのをやめて、std::vector などを用いてヒープから確保した方がよいと
思います。
たどたどしい説明になってしまった。
151デフォルトの名無しさん
2008/05/12(月) 19:46:23 ・アプリケーションAが、calc1.dll と calc2.dll を呼んでいる
・calc1.dll と calc2.dll は共に IntelCompiler で OpenMP を使って並列化
・calc1.dll のルーチンは問題なく呼べる
・calc2.dll のルーチンを呼ぶと、
OMP abort: Initializing libguide.lib, but fount libguide.lib already initialized
を表示して落ちる/(^o^)\
ネットを漁ってみて、 環境変数 KMP_DUPLICATE_LIB_OK を TRUE にしてみたり
libguide.lib の代わりに libguide40.lib を使ってみるも効果なし
複数の DLL が Intel の OpenMP 使ってるとアウト?
そうなると DLL じゃ使えねーってハナシになるんですが・・・・
・calc1.dll と calc2.dll は共に IntelCompiler で OpenMP を使って並列化
・calc1.dll のルーチンは問題なく呼べる
・calc2.dll のルーチンを呼ぶと、
OMP abort: Initializing libguide.lib, but fount libguide.lib already initialized
を表示して落ちる/(^o^)\
ネットを漁ってみて、 環境変数 KMP_DUPLICATE_LIB_OK を TRUE にしてみたり
libguide.lib の代わりに libguide40.lib を使ってみるも効果なし
複数の DLL が Intel の OpenMP 使ってるとアウト?
そうなると DLL じゃ使えねーってハナシになるんですが・・・・
152デフォルトの名無しさん
2008/05/19(月) 17:00:29 >>143
Windows Server 2008 SDKにvcompd.libも入ってるみたい。
Windows Server 2008 SDKにvcompd.libも入ってるみたい。
153デフォルトの名無しさん
2008/07/19(土) 15:25:36 GCCで4.3.1でOpenを利用するためのconfigureオプションを教えてください。
makeしてインストールしたgccを利用すると#include <omp.h>で
ファイルが無いと言われて困ってます。
gcc-4.3.1\libgomp\omp.h.in
は存在するのですが、どうすればいいのでしょう?configureは
./configure --enable-threads=win32 --with-system-zlib で行いました。
makeしてインストールしたgccを利用すると#include <omp.h>で
ファイルが無いと言われて困ってます。
gcc-4.3.1\libgomp\omp.h.in
は存在するのですが、どうすればいいのでしょう?configureは
./configure --enable-threads=win32 --with-system-zlib で行いました。
154デフォルトの名無しさん
2008/07/19(土) 15:30:42 Open => OpenMPのミスです。
155デフォルトの名無しさん
2008/07/19(土) 16:30:35 OpenMPが使えるGCCを自前でビルドしたことはないけど
MinGW用のGCC 4.3.0でgcc -vとしてバージョンを表示させると
configure時のオプションがずらっと表示される。
> gcc -v
Using built-in specs.
Target: mingw32
Configured with: ../gcc-4.3.0/configure --enable-languages=c,ada,c++,fortran,java,objc,obj-c++
--disable-sjlj-exceptions --enable-shared --enable-libgcj --enable-libgomp --with-dwarf2
--disable-win32-registry --enable-libstdcxx-debug --enable-concept-checks
--enable-version-specific-runtime-libs --build=mingw32 --with-bugurl=http://www.mingw.org/bugs.shtml
--prefix=/mingw --with-gmp=/mingw/src/gcc/gmp-mpfr-root --with-mpfr=/mingw/src/gcc/gmp-mpfr-root
--with-libiconv-prefix=/
mingw/src/gcc/libiconv-root
Thread model: win32
gcc version 4.3.0 20080305 (alpha-testing) mingw-20080502 (GCC)
参考までに。
MinGW用のGCC 4.3.0でgcc -vとしてバージョンを表示させると
configure時のオプションがずらっと表示される。
> gcc -v
Using built-in specs.
Target: mingw32
Configured with: ../gcc-4.3.0/configure --enable-languages=c,ada,c++,fortran,java,objc,obj-c++
--disable-sjlj-exceptions --enable-shared --enable-libgcj --enable-libgomp --with-dwarf2
--disable-win32-registry --enable-libstdcxx-debug --enable-concept-checks
--enable-version-specific-runtime-libs --build=mingw32 --with-bugurl=http://www.mingw.org/bugs.shtml
--prefix=/mingw --with-gmp=/mingw/src/gcc/gmp-mpfr-root --with-mpfr=/mingw/src/gcc/gmp-mpfr-root
--with-libiconv-prefix=/
mingw/src/gcc/libiconv-root
Thread model: win32
gcc version 4.3.0 20080305 (alpha-testing) mingw-20080502 (GCC)
参考までに。
156デフォルトの名無しさん
2008/08/29(金) 10:56:03 OpenMPを使って一次元配列から最大値、最小値を求める方法を教えてください。
157デフォルトの名無しさん
2008/08/29(金) 13:00:28 reductionにminやmaxは無いんだよな。
俺はスレッド数を取得して解決した気がする。
大雑把に書くとこんな感じ。
int n_thread = omp_get_num_threads();
int imin = INT_MAX;
#pragma omp parallel for shared(imin, array)
for ( int j = 0; j < n_thread; ++j ) {
int imin_ = INT_MAX;
int offset = size/n_thread*j;
for ( int i = offset; i < offset+size/n_thread; ++i ) {
imin_ = min(imin_, array[i]);
}
#pragma omp critical
{
imin = min(imin, imin_);
}
}
俺はスレッド数を取得して解決した気がする。
大雑把に書くとこんな感じ。
int n_thread = omp_get_num_threads();
int imin = INT_MAX;
#pragma omp parallel for shared(imin, array)
for ( int j = 0; j < n_thread; ++j ) {
int imin_ = INT_MAX;
int offset = size/n_thread*j;
for ( int i = offset; i < offset+size/n_thread; ++i ) {
imin_ = min(imin_, array[i]);
}
#pragma omp critical
{
imin = min(imin, imin_);
}
}
158デフォルトの名無しさん
2008/08/30(土) 07:56:40 俺が mingw用 gcc4.3.2をビルドしたときのコマンド configureとmakeの行は実際は1行
------------- configure_gcc.sh -----------------
#!/bin/sh
export LC_ALL=C
../source/gcc-4.3.2/configure --prefix=/mingw --host=mingw32 --build=mingw32
--target=mingw32 --program-prefix="" --with-as=/mingw/bin/as.exe
--with-ld=/mingw/bin/ld.exe --with-libiconv-prefix=/mingw --with-gcc
--enable-libgomp --with-arch=i686 --with-tune=generic --with-gnu-ld
--with-gnu-as --enable-threads=win32 --disable-nls
--enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,fortran --disable-win32-registry
--disable-shared --with-dwarf2 --disable-sjlj-exceptions
--enable-cxx-flags='-fno-function-sections -fno-data-sections'
--enable-version-specific-runtime-libs --enable-hash-synchronization
--enable-libstdcxx-debug --disable-bootstrap --with-bugurl=http://www.mingw.org/bugs.shtml
---------------------------------------------
------------- make_gcc.sh ---------------------
#!/bin/sh
export LC_ALL=C
make BOOTCFLAGS="-O2 -D__USE_MINGW_ACCESS" CFLAGS="-O2 -D__USE_MINGW_ACCESS"
CXXFLAGS="-O2 -mthreads" LDFLAGS="-s -Wl,--stack=0x2000000" 2>err.log
----------------------------------------------
------------- configure_gcc.sh -----------------
#!/bin/sh
export LC_ALL=C
../source/gcc-4.3.2/configure --prefix=/mingw --host=mingw32 --build=mingw32
--target=mingw32 --program-prefix="" --with-as=/mingw/bin/as.exe
--with-ld=/mingw/bin/ld.exe --with-libiconv-prefix=/mingw --with-gcc
--enable-libgomp --with-arch=i686 --with-tune=generic --with-gnu-ld
--with-gnu-as --enable-threads=win32 --disable-nls
--enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,fortran --disable-win32-registry
--disable-shared --with-dwarf2 --disable-sjlj-exceptions
--enable-cxx-flags='-fno-function-sections -fno-data-sections'
--enable-version-specific-runtime-libs --enable-hash-synchronization
--enable-libstdcxx-debug --disable-bootstrap --with-bugurl=http://www.mingw.org/bugs.shtml
---------------------------------------------
------------- make_gcc.sh ---------------------
#!/bin/sh
export LC_ALL=C
make BOOTCFLAGS="-O2 -D__USE_MINGW_ACCESS" CFLAGS="-O2 -D__USE_MINGW_ACCESS"
CXXFLAGS="-O2 -mthreads" LDFLAGS="-s -Wl,--stack=0x2000000" 2>err.log
----------------------------------------------
159デフォルトの名無しさん
2008/08/30(土) 14:04:15 >>157
> reductionにminやmaxは無いんだよな
あれ、あったと思うけど・・・。
reduction(min:unko)
とか。Fortran でしか使ったこと無いけど。
でもどのアドレスでminだったか、とかを取得したいときは
結局 shared にしちゃうんだけどね。
> reductionにminやmaxは無いんだよな
あれ、あったと思うけど・・・。
reduction(min:unko)
とか。Fortran でしか使ったこと無いけど。
でもどのアドレスでminだったか、とかを取得したいときは
結局 shared にしちゃうんだけどね。
160デフォルトの名無しさん
2008/08/30(土) 14:19:32 C/C++だとmin/maxは演算子どころかビルトイン関数ですらないから無理だと思う。
161159
2008/08/30(土) 17:17:59 >>160
そうなんだ。Cはバイナリをどうしても読みたいときにいやいや
使う程度だから知らなかったよ。
でもFortranでもmin,max関数はあまり使われないんだけどね。
156のがFortranでよかったら、
unkomin = 1.0e+10
unkomax =-1.0e+10
!$omp paralell do private(i,a) shared(unko)
!$omp& reduction(min:unkomin) reductionmax:unkomax) shared(unko)
do i = 1, 100
a = unko(i)
if (a .LT. unkomin) unkomin = a
if (a .GT. unkomax) unkomax = a
enddo
!$omp end parallel do
write(*,*) unkomin,unkomax
みたいな感じでいけると思うよ。いまコンパイラ使えないからチェックできないけど。
非OpenMPでコンパイルしてもちゃんと動く・・・はず。
そうなんだ。Cはバイナリをどうしても読みたいときにいやいや
使う程度だから知らなかったよ。
でもFortranでもmin,max関数はあまり使われないんだけどね。
156のがFortranでよかったら、
unkomin = 1.0e+10
unkomax =-1.0e+10
!$omp paralell do private(i,a) shared(unko)
!$omp& reduction(min:unkomin) reductionmax:unkomax) shared(unko)
do i = 1, 100
a = unko(i)
if (a .LT. unkomin) unkomin = a
if (a .GT. unkomax) unkomax = a
enddo
!$omp end parallel do
write(*,*) unkomin,unkomax
みたいな感じでいけると思うよ。いまコンパイラ使えないからチェックできないけど。
非OpenMPでコンパイルしてもちゃんと動く・・・はず。
162159
2008/08/30(土) 17:19:44 reductionmax は reduction(max ね。
163デフォルトの名無しさん
2008/09/04(木) 22:56:21 2次元配列変数は、reductionで使えないんでしたっけ?
164デフォルトの名無しさん
2008/09/07(日) 13:20:49 NG。
ifortは出来た気がする。
ifortは出来た気がする。
165デフォルトの名無しさん
2008/09/07(日) 13:26:10 #pragma omp for
#pragma omp parallel for
てなにが違うの?
#pragma omp parallel for
てなにが違うの?
166デフォルトの名無しさん
2008/09/07(日) 17:53:44 #pragma omp for は #pragma omp parallel ブロックの中に書く必要があるが、
parallelブロックにforブロックが1つのことも多いので
#pragma omp parallel for でまとめて書けるようにしてある。
parallelブロックにforブロックが1つのことも多いので
#pragma omp parallel for でまとめて書けるようにしてある。
167デフォルトの名無しさん
2008/09/09(火) 22:58:56 なるほど。
168デフォルトの名無しさん
2008/09/16(火) 07:09:33 >>143 >>68
スレチな質問で申し訳ないのだけどdllをリンクする設定を
教えて頂けないでしょうか
>>119を参考に
WindowsVista+Visual Studio2005 standardで
Microsoft Windows Software Development Kit for Windows Vistaと
vcredist_x86.exeでReleaseのビルドは通るようになった
で>>68を参考に
インストーラーを作ってみたのですが
C\ProgramFiles\Microsoft Visual Studio 8\VC\redistに入ってしまい
winsxsには入ってくれません…
スレチな質問で申し訳ないのだけどdllをリンクする設定を
教えて頂けないでしょうか
>>119を参考に
WindowsVista+Visual Studio2005 standardで
Microsoft Windows Software Development Kit for Windows Vistaと
vcredist_x86.exeでReleaseのビルドは通るようになった
で>>68を参考に
インストーラーを作ってみたのですが
C\ProgramFiles\Microsoft Visual Studio 8\VC\redistに入ってしまい
winsxsには入ってくれません…
169デフォルトの名無しさん
2009/01/21(水) 13:22:31 並列化前後で答えが変わってしまいます。どこがおかしいのでしょうか?
//画像上でランダムで数点選んできた線との距離が最少になる座標を算出
#ifdef _OPENMP
#pragma omp parallel for private(data,x,y,a,b,i,error)
#endif
for(j=0;j<KURIKAWSIKAISUU;j++){
better_error[j] = 1000;//距離初期化
for(y=100;y<=HEIGHT-100;y++){
for(x=100;x<=WIDTH-100;x++){
error = 0;
get_randum_number(data); //ランダムでデータNo.を選択
for(i=0;i<ITIDONIERAZUKAZU;i++){
error += abs(y - a[data[i]]*x - b[data[i]]) / sqrt(1+pow(a[data[i]],2));
}
error /= select;
if(better_error[j] > error){
better_error[j] = error;
ans[j].x = x;
ans[j].y = y;
}
}
}
}
//画像上でランダムで数点選んできた線との距離が最少になる座標を算出
#ifdef _OPENMP
#pragma omp parallel for private(data,x,y,a,b,i,error)
#endif
for(j=0;j<KURIKAWSIKAISUU;j++){
better_error[j] = 1000;//距離初期化
for(y=100;y<=HEIGHT-100;y++){
for(x=100;x<=WIDTH-100;x++){
error = 0;
get_randum_number(data); //ランダムでデータNo.を選択
for(i=0;i<ITIDONIERAZUKAZU;i++){
error += abs(y - a[data[i]]*x - b[data[i]]) / sqrt(1+pow(a[data[i]],2));
}
error /= select;
if(better_error[j] > error){
better_error[j] = error;
ans[j].x = x;
ans[j].y = y;
}
}
}
}
170デフォルトの名無しさん
2009/01/21(水) 14:08:01 よくわかんねけど
get_randum_number
で配列dataにはいる乱数が変わるからじゃね?
たぶん呼ばれる順番が並列と1CPUのときで違うだろうから。
ループ内で乱数つくらないで、でかい乱数用の2次元配列
data0[KURIKAWSIKAISUU][ITIDONIERAZUKAZU]
をループが始まる前に「並列処理しないで」作ってから
(配列data0をshared属性付けて)ループ処理するといいかも。
計算は遅くなりそうだけどね。
get_randum_number
で配列dataにはいる乱数が変わるからじゃね?
たぶん呼ばれる順番が並列と1CPUのときで違うだろうから。
ループ内で乱数つくらないで、でかい乱数用の2次元配列
data0[KURIKAWSIKAISUU][ITIDONIERAZUKAZU]
をループが始まる前に「並列処理しないで」作ってから
(配列data0をshared属性付けて)ループ処理するといいかも。
計算は遅くなりそうだけどね。
171デフォルトの名無しさん
2009/01/21(水) 14:12:47 んでループ内で乱数生成してた部分は
for (i=.....){data[i]=data0[j][i];}
と乱数値の複製に置き換える、と。
for (i=.....){data[i]=data0[j][i];}
と乱数値の複製に置き換える、と。
172169
2009/01/26(月) 11:03:50 >170
>171
ありがとうございます。
いただいた意見を参考に修正し、できたらご報告します。
>171
ありがとうございます。
いただいた意見を参考に修正し、できたらご報告します。
173デフォルトの名無しさん
2009/01/26(月) 11:33:59 マルチスレッドでrand()使うと全然ランダムじゃないデータが出てくるよ
174デフォルトの名無しさん
2009/01/26(月) 12:52:37 rand_r
175デフォルトの名無しさん
2009/02/24(火) 20:57:22 gcc-4.3 で OMP を使い始めました。初心者で正しい使いかたをしている
かどうか判然としません。/proc/cpuinfo で cpufamily 6, model
23 (Harpertown と呼ぶらしい)と表示されるXEONでは確かに速くなるので
すが、cpufamily 15 model 4 (Nocona と呼ぶらしい) では非常に遅くな
ります。これは正しい振る舞いでしょうか。時間は
clock()/CLOCKS_PER_SEC; で測っていますが、これで正しい判断ができる
のでしょうか? 並列化すれば速くなる速度のネックになっている部分を
探す方法はあるのでしょうか? 並列化できるかどうか判然としない部分
を並列化可能なコードに書き直してくれるようなソフトはないでしょうか?
かどうか判然としません。/proc/cpuinfo で cpufamily 6, model
23 (Harpertown と呼ぶらしい)と表示されるXEONでは確かに速くなるので
すが、cpufamily 15 model 4 (Nocona と呼ぶらしい) では非常に遅くな
ります。これは正しい振る舞いでしょうか。時間は
clock()/CLOCKS_PER_SEC; で測っていますが、これで正しい判断ができる
のでしょうか? 並列化すれば速くなる速度のネックになっている部分を
探す方法はあるのでしょうか? 並列化できるかどうか判然としない部分
を並列化可能なコードに書き直してくれるようなソフトはないでしょうか?
176デフォルトの名無しさん
2009/02/24(火) 23:13:22 どうせNoconaの方はデュアルCPU構成じゃなくてしかもHT無効というオチだろ。
177デフォルトの名無しさん
2009/02/25(水) 00:35:19 Nocona の /proc/cpuinfo は
processor : 0
..
processor : 3
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 15
model : 4
model name : Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.80GHz
stepping : 3
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca
cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx
lm constant_tsc pebs bts nopl pni monitor ds_cpl est tm2 cid cx16 xtpr
となっています
processor : 0
..
processor : 3
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 15
model : 4
model name : Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.80GHz
stepping : 3
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca
cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx
lm constant_tsc pebs bts nopl pni monitor ds_cpl est tm2 cid cx16 xtpr
となっています
178デフォルトの名無しさん
2009/02/25(水) 23:58:19 環境変数 OMP_NUM_THREADS などでスレッド数を指定してますよね。
明示的に指定しないと環境によってスレッド数が1になったりコア数になったりします。
きちんと並列実行できているのに 4-way Nocona で並列性能が出ないとすると
応用依存の問題かと。例えばメモリ帯域幅がネックになっているのかも知れません
(Harpertown ではメモリ帯域幅が足りていて Nocona では足りていないとか)。
どういう計算をしているのかを書くともっと直接的なアドバイスが得られるかもです。
計時の仕方はそれでいいと思います。精度が気になるなら RDTSC について調べると良さげ。
速度のネックになっている部分は、皆目見当がつかないならプロファイラが利用できます。
GCC なら -pg オプション付きでコンパイル、プログラム実行後に gprof コマンドを使って
統計情報を得ます。
時間のかかっている部分が分かったとしてそれを並列化して高速化できるかは別問題。
OpenMP はループを分割して並列化するのがお手軽で効果的ですが、
それができるのはループ間にデータの依存関係がない場合です。
a[i] += a[i-1] のように前後の反復の計算結果を利用したり、
配列の同じ要素に書き込むといった処理がデータ依存性の典型例です。
データ依存関係がある場合はコードを書き換えないと普通は並列化できません。
このあたりは並列プログラミングの普遍的な課題で、対策はケースバイケースです。
自動並列化は研究レベルではよく聞きますが実用的なツールは寡聞にして知りません。
よい自動並列化ツールがあれば私も試してみたいです。
明示的に指定しないと環境によってスレッド数が1になったりコア数になったりします。
きちんと並列実行できているのに 4-way Nocona で並列性能が出ないとすると
応用依存の問題かと。例えばメモリ帯域幅がネックになっているのかも知れません
(Harpertown ではメモリ帯域幅が足りていて Nocona では足りていないとか)。
どういう計算をしているのかを書くともっと直接的なアドバイスが得られるかもです。
計時の仕方はそれでいいと思います。精度が気になるなら RDTSC について調べると良さげ。
速度のネックになっている部分は、皆目見当がつかないならプロファイラが利用できます。
GCC なら -pg オプション付きでコンパイル、プログラム実行後に gprof コマンドを使って
統計情報を得ます。
時間のかかっている部分が分かったとしてそれを並列化して高速化できるかは別問題。
OpenMP はループを分割して並列化するのがお手軽で効果的ですが、
それができるのはループ間にデータの依存関係がない場合です。
a[i] += a[i-1] のように前後の反復の計算結果を利用したり、
配列の同じ要素に書き込むといった処理がデータ依存性の典型例です。
データ依存関係がある場合はコードを書き換えないと普通は並列化できません。
このあたりは並列プログラミングの普遍的な課題で、対策はケースバイケースです。
自動並列化は研究レベルではよく聞きますが実用的なツールは寡聞にして知りません。
よい自動並列化ツールがあれば私も試してみたいです。
179デフォルトの名無しさん
2009/02/26(木) 01:53:54 Intel C++ Compiler 11.0の自動並列化オプション(-parallel)でSPEC CPU 2006のいくつかのベンチマークが高速化しているが
実際のコードでどれだけ役に立つかは使ったことが無いのでわからない
実際のコードでどれだけ役に立つかは使ったことが無いのでわからない
180デフォルトの名無しさん
2009/03/07(土) 23:30:29 OpenMPの効果を調べるため、同じコードを、gfprtranで二通りにコンパイルして実行してみました。
全然速くなりません。むしろ遅くなっています。実行方法やコードが間違っているのでしょうか?
gcc version 4.3.2 (Debian 4.3.2-1.1)
$ gfortran -fopenmp test.o -o test_omp.out
$ time ./test_omp.out
real 9m14.642s
user 3m51.902s
sys 4m22.468s
$ gfortran test.o -o test.out
$ time ./test.out
real 1m15.142s
user 1m14.809s
sys 0m0.340s
CPUは...(/proc/cpuinfoの抜粋)
model name : Intel(R) Pentium(R) D CPU 2.80GHz
cpu MHz : 2793.101
cache size : 1024 KB
cpu cores : 2
全然速くなりません。むしろ遅くなっています。実行方法やコードが間違っているのでしょうか?
gcc version 4.3.2 (Debian 4.3.2-1.1)
$ gfortran -fopenmp test.o -o test_omp.out
$ time ./test_omp.out
real 9m14.642s
user 3m51.902s
sys 4m22.468s
$ gfortran test.o -o test.out
$ time ./test.out
real 1m15.142s
user 1m14.809s
sys 0m0.340s
CPUは...(/proc/cpuinfoの抜粋)
model name : Intel(R) Pentium(R) D CPU 2.80GHz
cpu MHz : 2793.101
cache size : 1024 KB
cpu cores : 2
181180
2009/03/07(土) 23:32:33 ソースコードは
module ompParam
use omp_lib
implicit none
!integer :: OMP_GET_NUM_THREADS
!integer :: OMP_GET_THREAD_NUM
integer :: myid ! thread ID
end module ompParam
program variation !(coeff, NUM)
!$ use ompParam
implicit none
integer :: i, j, k
integer :: maxI=1000, maxJ=100, maxK=1000
integer :: NUM
double precision, allocatable :: coeff(:,:)
double precision :: alpha ! random number
NUM=1000
allocate( coeff(NUM, maxK) )
coeff(:,:) = 0.0d0
module ompParam
use omp_lib
implicit none
!integer :: OMP_GET_NUM_THREADS
!integer :: OMP_GET_THREAD_NUM
integer :: myid ! thread ID
end module ompParam
program variation !(coeff, NUM)
!$ use ompParam
implicit none
integer :: i, j, k
integer :: maxI=1000, maxJ=100, maxK=1000
integer :: NUM
double precision, allocatable :: coeff(:,:)
double precision :: alpha ! random number
NUM=1000
allocate( coeff(NUM, maxK) )
coeff(:,:) = 0.0d0
182180
2009/03/07(土) 23:33:54 (続き)
!$omp parallel num_threads(2) private(myid, i, j, k, alpha)
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,*) '(Number of threads in front of do)=', myid
open(unit=100, file='data.bin', form='unformatted', status='unknown')
!$OMP DO
do k = 1, maxK
do j = 1, NUM
do i = 1, maxI
call RANDOM_NUMBER( alpha )
coeff(j,k) = coeff(j,k) + alpha
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,'(3(A4,I3),A37,I2)') 'k=', k, 'j=',j, 'i=', i, 'Number of threads at the end of do:', myid
end do
coeff(j,k) = coeff(j,k) / maxI
write(100) coeff(j,k)
end do
end do
!$omp master
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,*) '(Number of threads after the do)=', myid
!$omp end master
!$omp end parallel
end program variation
!$omp parallel num_threads(2) private(myid, i, j, k, alpha)
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,*) '(Number of threads in front of do)=', myid
open(unit=100, file='data.bin', form='unformatted', status='unknown')
!$OMP DO
do k = 1, maxK
do j = 1, NUM
do i = 1, maxI
call RANDOM_NUMBER( alpha )
coeff(j,k) = coeff(j,k) + alpha
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,'(3(A4,I3),A37,I2)') 'k=', k, 'j=',j, 'i=', i, 'Number of threads at the end of do:', myid
end do
coeff(j,k) = coeff(j,k) / maxI
write(100) coeff(j,k)
end do
end do
!$omp master
!$ !myid = OMP_GET_THREAD_NUM()
!$ !write(*,*) '(Number of threads after the do)=', myid
!$omp end master
!$omp end parallel
end program variation
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