在 OpenModelica 中调用外部 C 函数对 CPU 时间的影响答案

【问题标题】：Impact of calling external C function on CPU time in OpenModelica在 OpenModelica 中调用外部 C 函数对 CPU 时间的影响
【发布时间】：2021-08-16 14:59:45
【问题描述】：

我们已经在 C 中实现了一个外部延迟函数，我们想在我们的 Modelica 模型（传输线）中调用它。我们的目标是加速 CPU 时间。不幸的是，它增加了 CPU 时间。
我的问题是：

与现有的内置延迟相比，调用外部函数是否主要增加了 Modelica 中的仿真时间？
在 OpenModelica 中使用外部对象会显着增加仿真时间吗？
如何使用 Open MP 仅编译我们的外部函数（我们如何才能为外部函数添加 -fopenmp 标志）？当我们没有使用上面的标志（如下图所示）时，会产生以下错误（见下图），但是从编译开始就使用该标志，使模拟时间变长，而我们期望的模拟时间更短。 PS：我们的函数被编译为一个包含 -fopenmp 标志的库。

【问题讨论】：

标签： openmp modelica openmodelica

【解决方案1】：

与现有的内置延迟相比，调用外部函数是否主要增加了 Modelica 中的仿真时间？

没有。这是一个非常简单的调用，您只能在 Modelica 中明确定义的时间点使用外部函数调用。但是，如果您引入代数循环，您可能会遇到问题。

在 OpenModelica 中使用外部对象是否会显着增加仿真时间？

没有。它只是一个指针。如果某些东西很慢，它是在外部对象本身或它是如何使用的。

如何使用 Open MP 仅编译我们的外部函数（我们如何为外部函数添加 -fopenmp 标志）：链接源文件时？当我们没有使用上述标志时会产生以下错误，但是从编译开始就使用该标志，使模拟时间变长，而我们期望的模拟时间更短。 PS：我们的函数被编译为一个库，我们在其中包含了 -fopenmp 标志。

您提前编译库并将 -fopenmp 标志添加到链接器标志或外部函数的库注释中。在 OpenMP 中仅使用 1 个线程时代码运行速度会变慢吗？编写快速并行代码很困难，而且 OpenMP 隐藏了很多细节，所以很难知道为什么它运行得更慢。

【讨论】：

谢谢，@sjoelund.se，关于你的第三点，我们如何在链接器标志中添加 -fopenmp 标志
在 OMEdit 中，在 Tools -> OMC CLI 下可以输入setLinkerFlags("-fopenmp")。不过，这仅对当前会话有效。否则，您可以使用注释：external "C" annotation(Library="-fopenmp");，但这可能无法跨工具移植（可能编译器不使用-fopenmp 标志）。
我们的外部函数包含一个具有 3 次独立迭代的循环，我们决定将它们并行化（使用 3 个线程）并且我们期望改进，但是，模拟需要更多时间。你有什么主意吗？（我们添加了链接器标志“setLinkerFlags("-fopenmp")，我们尝试更改环境变量 OMP_NUM_THREAD 但它并没有提高 CPU 时间）。
创建线程会产生开销，这可能会使完成 1 次迭代所需的时间相形见绌。你知道每次迭代需要多长时间吗？使用 SIMD 可能比线程更好。请参阅lemire.me/blog/2020/01/30/cost-of-a-thread-in-c-under-linux 了解线程创建+加入（9~200 毫秒）的一些估计。由于这是针对传输线的，我假设该函数被多次调用；你会得到每次调用函数的开销。您需要非常多的独立任务或需要很长时间（几秒钟）才能从并行化中受益的少数任务。