运行 4 和 8 线程的同等时间执行

Question

我使用 OpenMP 测试了一些代码。这是：

#include <chrono>
#include <iostream>
#include <omp.h>

#define NUM_THREADS 8
#define ARR_SIZE 10000

class A {
private: 
    int a[ARR_SIZE];
public:
    A() {
        for (int i = 0; i < ARR_SIZE; i++)
            a[i] = i;
    }
// <<-----------MAIN CODE HERE--------------->
    void fn(A &o1, A &o2) {
        int some = 0;
        #pragma omp parallel num_threads(NUM_THREADS)
        {
            #pragma omp for reduction(+:some)
            for (int i = 0; i < ARR_SIZE; i++) {
                for (int j = 0; j < ARR_SIZE; j++)
                    some += o1.a[i] * o2.a[j];
            }
        }
        std::cout << some <<std::endl;
    }
};

int main() {
    A a,b,c;
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    c.fn(a,b);
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::chrono::duration<double> elapsed = end - start;
    std::cout << elapsed.count();
}

执行时间：

1 个线程：0.233663 秒
2 个线程：0.12449 秒
4 个线程：0.0665889 秒
8 个线程：0.0643735 秒

如你所见，4线程和8线程执行几乎没有区别。这种行为的原因是什么？如果您在您的机器上尝试此代码，那也很好 ;)。

P.S。我的处理器：

Model:               Intel(R) Core(TM) i7-4710HQ CPU @ 2.50GHz 
CPU(s):              8
On-line CPU(s) list: 0-7
Thread(s) per core:  2
Core(s) per socket:  4
Socket(s):           1

Answer 1

您有 4 个物理核心。 promise of hyperthreading 是每个核心可以 "think about" 两个任务，并且当它在一个任务上被阻塞时会在两个任务之间动态切换（例如，如果它需要等待内存操作完成）。从理论上讲，这意味着等待某些操作完成所浪费的时间减少了。然而，在实践中，实际的性能提升往往远不及将内核数量加倍所获得的 2 倍提升。改进通常在 0 到 0.3 倍之间，有时甚至会导致速度下降。

4 个线程本质上是您正在使用的计算机的有用线程上限。具有 8 个物理内核的计算机可能会获得您期望的加速。

运行 4 和 8 线程的同等时间执行

Equal time execution for running with 4 and 8 threads

c++

multithreading

openmp