OpenMP：确定它们是否是素数答案

【问题标题】：OpenMP: decide if they are prime numbersOpenMP：确定它们是否是素数
【发布时间】：2019-11-05 09:40:34
【问题描述】：

请注意，这是一个基于思考的问题。给定的代码尝试测试某个范围（10,000,000）以内的数字是否为素数。

bool test_prime(int x){
   if (x == 0)
      return false;
   int lim = (int) sqrt((double) x);
   for (int i = 2; i <= lim; i++) {
      if (x % i == 0)
          return false;
   }
   return true;
}

#pragma omp parallel for schedule(static)
for (int t = 0; t < nthreads; t++) {
    tf(t, nthreads, xmax, isprime);
}

线程函数有两种类型tf：

void thread_run_interleave(int t, int nthreads, int xmax, bool *isprime) {
    for (int x = t; x <= xmax; x += nthreads) {
        isprime[x] = test_prime(x);
    }
}

void thread_run_chunk(int t, int nthreads, int xmax, bool *isprime) {
    int npt = (xmax + nthreads - 1)/nthreads;
    int xstart = npt*t;
    int xlast = t == nthreads-1 ? xmax : xstart + npt - 1;
    for (int x = xstart; x <= xlast; x++) {
        isprime[x] = test_prime(x);
    }
}

加速如下：

2 个线程：交错 1.04，块 1.62
3 个线程：交错 1.93，块 2.17
4 个线程：交错 1.92，块 2.74
5 个线程：交错 3.53，块 3.08
6 个线程：交错 1.93，块 3.86

第一个问题要求解释thread_run_interleave 的加速。（注：回答这个问题需要思考test_prime 的行为。例如，它什么时候必须做很少的工作？）

为什么使用 2 个线程没有加速？
为什么相对于线程数的加速不是单调的？（提示：注意 4 和 6 线程时的行为。）

老实说，我不知道这是什么原因。我知道test_prime 在输入 x 很小的情况下几乎没有什么作用，而对于较大的值却有很多作用。

【问题讨论】：

请为您的问题创建一个minimal reproducible example，并添加详细的硬件描述以及有关如何编译代码的信息。
好吧，我只是想出了 2 线程的原因。线程 0 获得所有偶数，因此它们都不是素数，它们可以被 2 整除并快速退出 test_prime。另一方面，线程 1 必须测试更长的时间，因为它具有所有质数。这种工作负载不平衡导致 1 个线程运行大部分工作，因此在速度方面接近串行。
@Zulan 这实际上是一个书面作业问题，所以没有代码。
@KcAble 你可以自己写答案并接受它。
这里有几个 Q 和 As 来解决这个问题中提出的问题。例如，请参阅stackoverflow.com/questions/15463046

标签： c++ multithreading openmp

【解决方案1】：

根据您正在测试的硬件，您可能会在函数thread_run_interleave 中遇到错误共享，因为您正在写入isprime[x]，并且在每个线程中x 的值可能相似（取决于这些线程将被安排在 cpu 上）。这可以解释使用更多线程时速度变慢的原因。

这可以通过在每个线程中处理一小块连续数字来解决。假设您的高速缓存行是 64B 宽，那么您将在每个线程中处理 64/sizeof(bool) 个连续数字，然后将 x 移动 (64/sizeof(bool))*nthreads （假设 isprime 是一个布尔数组)。

【讨论】：