【发布时间】：2018-03-15 23:25:58
【问题描述】：
所以，我在使用 openMp 时遇到了一些困难。我是初学者，我不知道我做错了什么。这是我在大学的一门课程的项目，所以我不寻求解决方案，而是寻求提示或解释。
该项目是计算属于不同集合（比如说 setA 和 setB）的 2 个字符串之间的汉明距离。这两组可能包含 100,1000 或 10000 个字符串，每个字符串由相同长度的字符组成。
我的问题是，尽管我减少了并行程序的执行时间，但它仍然比串行算法花费更多的时间。
所以，我附上我的代码来展示我到目前为止所做的事情。
串行 C 代码。
void main(int argc,char **argv)
{
//initialize sets' number and string's length
int m=atoi(argv[1]),n=atoi(argv[2]),I=atoi(argv[3]);
int i=0,j=0,l=0,TotalHammingDistance=0,count;
//creation of 2-dimentional matrices for setA and setB
char **setA = malloc(m * sizeof(char *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < m; i++)
setA[i] = malloc((I+1) * sizeof(char)); // Allocate each row separatel
char **setB = malloc(n * sizeof(char *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < n; i++)
setB[i] = malloc((I+1) * sizeof(char)); // Allocate each row separatel
// initialize matrices with random string (0 and 1)
for (i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<I;j++){
setA[i][j]="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[rand() % 62];
}
setA[i][I]='\0';
}
for (i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<I;j++){
setB[i][j]="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[rand() % 62];
}
setB[i][I]='\0';
}
//creation of m*n matrix to store all hamming distances and initialize it
int **HamDist = malloc(m * sizeof(int *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < m; i++)
HamDist[i] = malloc(n * sizeof(int));
for(i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<n;j++){
HamDist[i][j]=0;
}
}
clock_t start=clock();
//Calculate hamming distance for all combinations of the strings
for (i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<n;j++){
count=0;
for(l=0;l<=I;l++) {
if (setA[i][l] != setB[j][l])
count++;
}
HamDist[i][j]=count;
TotalHammingDistance+=HamDist[i][j];
}
}
clock_t end =clock();
double hamm_time=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("\n|Total Hamming execution time= %f",hamm_time);
printf("\n\n*|The Total Hamming Distance is: %d\n",TotalHammingDistance );
}
OpenMp C 代码
void main(int argc,char **argv)
{
//initialize sets' number and string's length
int m=atoi(argv[1]),n=atoi(argv[2]),I=atoi(argv[3]);
int i=0,j=0,TotalHammingDistance=0, tid,nthreads,chunk;
//creation of 2-dimentional matrices for setA and setB
char **setA = malloc(m * sizeof(char *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < m; i++)
setA[i] = malloc((I+1) * sizeof(char)); // Allocate each row separatel
char **setB = malloc(n * sizeof(char *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < n; i++)
setB[i] = malloc((I+1) * sizeof(char)); // Allocate each row separatel
// initialize matrices with random string (0 and 1)
for (i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<I;j++){
setA[i][j]="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[rand() % 62];
}
setA[i][I]='\0';
}
for (i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<I;j++){
setB[i][j]="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[rand() % 62];
}
setB[i][I]='\0';
}
//creation of m*n matrix to store all hamming distances and initialize it
uint16_t **HamDist = malloc(m * sizeof(uint16_t *)); // Allocate row pointers
for(i = 0; i < m; i++)
HamDist[i] = malloc(n * sizeof(uint16_t));
for(i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<n;j++){
HamDist[i][j]=0;
}
}
printf("\n HamDist set \n" );
int count=0;
clock_t start=clock();
omp_set_num_threads(2);
#pragma omp parallel shared(setA, setB,HamDist )
{
int k,p,l,count=0;
#pragma omp for schedule(dynamic, 10000)
for (k=0;k<m;k++){
for(p=0;p<n;p++){
count=0;
for(l=0;l<=I;l++){
if (setA[k][l] != setB[p][l]){
count++;
}
}
HamDist[k][p]=count;
}
}
}
clock_t end =clock();
double per_time=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("\n|Total time for two sets= %f",per_time);
/**/
for (i=0;i<m;i++){
for(j=0;j<n;j++){
TotalHammingDistance+=HamDist[i][j];
}
}
printf("\n|Total execution time= %f",per_time);
printf("\n\n*|The Total Hamming Distance is: %d\n",TotalHammingDistance );
}
openmp 程序的执行时间约为 42.011104，串行算法的执行时间约为 32.876482（m=n=10000 和 I=100，其中 m,n 描述了每组字符串的数量，I 是字符串长度）
我坚信并行程序应该花费更少的执行时间。 有什么想法吗？？
提前致谢！
【问题讨论】：
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您正在测试它的计算机有多少个处理器/内核？您从中获得基准数据的字符串有多长？如果字符串太短，创建线程的开销将超过分配工作负载的优势。
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衡量您在所有这些
malloc()电话中花费了多少时间。并打开all你的编译器警告。您还可能在setB[i][j]="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[rand() % 62];上花费大量时间，而m=n=10000则有100,000,000 次调用rand()。 -
@AlexQuilliam 我的电脑有 4 个内核。我计算了 2,4 和 6 个线程的执行时间。使用 2 个线程，我得到了帖子中描述的结果。该字符串的长度为 100 个字符。我们发现到目前为止最好的解决方案是 1000 的工作负载（或块大小）。
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@AndrewHenle 我没有测量初始化表的时间。我只测量汉明距离计算的时间。
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您可能希望将
omp_get_num_threads()设置为omp_get_max_threads()而不是 2。
标签： c parallel-processing openmp hamming-distance