c – 并行计算内存访问瓶颈

概述以下算法在我的程序中迭代运行.没有下面指出的两条线,运行它只需要1.5倍.这对我来说非常令人惊讶.然而,更糟糕的是,使用这两行运行会使完成运行增加4.4倍(6.6X不运行整个算法).另外,它导致我的程序无法扩展到超过~8个核心.事实上,当在单核上运行时,这两条线只会将时间增加到1.7倍,考虑到它们的作用,这仍然太高.我已经排除它与我程序中其他地方的修改数据的影响有关. 所以我想知道是什么原因引起的 以下算法在我的程序中迭代运行.没有下面指出的两条线,运行它只需要1.5倍.这对我来说非常令人惊讶.然而,更糟糕的是,使用这两行运行会使完成运行增加4.4倍(6.6X不运行整个算法).另外,它导致我的程序无法扩展到超过~8个核心.事实上,当在单核上运行时,这两条线只会将时间增加到1.7倍,考虑到它们的作用,这仍然太高.我已经排除它与我程序中其他地方的修改数据的影响有关.

所以我想知道是什么原因引起的.可能与缓存有关吗？

voID NetClass::Age_Increment(vector <synapse> & synapses,int k)  {    int size = synapses.size();    int target = -1;    if(k > -1)    {        for(int q=0,x=0 ; q < size; q++)        {            if(synapses[q].active)                synapses[q].age++;            else            {                if(x==k)target=q;                x++;            }        }        /////////////////////////////////////Causing Bottleneck/////////////        synapses[target].active = true;        synapses[target].weight = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);        ////////////////////////////////////////////////////////////////////    }    else    {        for(int q=0 ; q < size; q++)            if(synapses[q].active)                synapses[q].age++;    }}

更新：将两个问题行更改为：

bool x = true;float y = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);

删除问题.建议可能与内存访问有关吗？

解决方法 每个线程修改内存读取的所有其他读取：

for(int q=0,x=0 ; q < size; q++)   if(synapses[q].active) ... // ALL threads read EVERY synapse.active...synapses[target].active = true; // EVERY thread writes at leas one synapse.active

这些来自不同线程的同一地址的读写会导致大量的缓存失效,这将导致您描述的症状.解决方案是避免在循环内部写入,并且将写入移动到局部变量的事实再次证明问题是缓存失效.请注意,即使您不写正在阅读的理智字段(活动),您也可能会因错误共享而看到相同的症状,因为我怀疑活动,年龄和体重共享缓存行.

有关详细信息,请参阅CPU Caches and Why You Care

最后要注意的是,对活动和重量的分配,更不用说年龄增量似乎都非常不安全.此类更新的互锁 *** 作或锁定/互斥保护是强制性的.

总结

以上是内存溢出为你收集整理的c – 并行计算内存访问瓶颈全部内容，希望文章能够帮你解决c – 并行计算内存访问瓶颈所遇到的程序开发问题。

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