我使用Fortran和Python编写了一个非常简单的代码,其中包含数组的求和。当我使用shell提交多个(独立的)作业时,当线程数大于一个时,速度会急剧减慢。你知道吗
我的代码的Fortran版本如下
program main
implicit none
real*8 begin, end, Ht(2, 2), ls(4)
integer i, j, k, ii, jj, kk
integer,parameter::N_tiles = 20
integer,parameter::N_tilings = 100
integer,parameter::max_t_steps = 50
real*8,dimension(N_tiles*N_tilings,max_t_steps,5)::test_e, test_theta
real*8 rand_val
call random_seed()
do i = 1, N_tiles*N_tilings
do j = 1, max_t_steps
do k = 1, 5
call random_number(rand_val)
test_e(i, j, k) = rand_val
call random_number(rand_val)
test_theta(i, j, k) = rand_val
end do
end do
end do
call CPU_TIME(begin)
do i = 1, 1001
do j = 1, 50
test_theta = test_theta+0.5d0*test_e
end do
end do
call CPU_TIME(end)
write(*, *) 'total time cost is : ', end-begin
end program main
并且shell-scipt
呈现如下
#!/bin/bash
gfortran -o result test.f90
nohup ./result &
nohup ./result &
nohup ./result &
我们可以看到,主要的操作是数组test_theta
和test_e
的求和。这些阵列不是很大(大约3MB),我的计算机的内存空间足以完成这项工作。我的工作站有6个内核和12个线程。我尝试使用shell一次性提交1、2、3、4和5个作业,时间成本如下所示
| #jobs | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| time(s) | 21 | 31 | 161 | 237 | 357 |
我希望n线程作业的时间应该与单线程作业的时间相同,只要线程数小于我们拥有的内核数(这里是我的计算机的6个)。然而,我们在这里发现了戏剧性的减速。你知道吗
当我使用Python实现相同的任务时,这个问题仍然存在
import numpy as np
import time
N_tiles = 20
N_tilings = 100
max_t_steps = 50
theta = np.ones((N_tiles*N_tilings, max_t_steps, 5), dtype=np.float64)
e = np.ones((N_tiles*N_tilings, max_t_steps, 5), dtype=np.float64)
begin = time.clock()
for i in range(1001):
for j in range(50):
theta += 0.5*e
end = time.clock()
print('total time cost is {} s'.format(end-begin))
我不知道原因,我想知道这是否与CPU的三级缓存的大小有关。也就是说,缓存对于这样的多线程作业来说太小了。或许也与所谓的“虚假分享”问题有关。我怎样才能解决这个问题?你知道吗
这个问题与前一个问题dramatic slow down using multiprocess and numpy in python有关,这里我只发布了一个简单而典型的例子。你知道吗
代码在多次运行时可能很慢,因为必须通过有限带宽内存总线的内存越来越多。你知道吗
如果您只运行一个进程,一次只运行一个阵列,但启用OpenMP线程,则可以使其更快:
在四核CPU上:
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