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多核错误共享

false-sharing cpu-cache openmp parallel-processing c++

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R zu · 技术社区 · 6 年前

以下程序中是否会发生错误共享?

记忆

1个数组分为4个相等的区域: [A1, A2, B1, B2]
每个区域填充为64字节的倍数。

步骤

1. thread 1 write to region A1 and A2 while thread 2 write to region B1 and B2.
2. barrier
3. thread 1 read B1 and write to A1 while thread 2 read B2 and write to A2.
4. barrier
5. Go to step 1.

#include <vector>
#include <iostream>
#include <stdint.h>
int main() {
    int N = 64;
    std::vector<std::int32_t> x(N, 0);
    #pragma omp parallel
    {
        for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
            #pragma omp for
            for (int j = 0; j < 2; ++j) {
                for (int k = 0; k < (N / 2); ++k) {
                    x[j*N/2 + k] += 1;
                }
            }
            #pragma omp for
            for (int j = 0; j < 2; ++j) {
                for (int k = 0; k < (N/4); ++k) {
                    x[j*N/4 + k] += x[N/2 + j*N/4 + k] - 1;
                }
            }
        }
    }
    for (auto i : x ) std::cout << i << " ";
    std::cout << "\n";
}

结果

32 elements of 500500 (1000 * 1001 / 2)
32 elements of 1000

1 回复 | 直到 6 年前

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Zulan 6 年前

你的代码中有一些错误共享,因为 x 不能保证与缓存线对齐。填充不一定足够。在你的例子中 N 真的很小,这可能是个问题。注意你的例子 N ,最大的开销可能是工作共享和线程管理。如果 N 足够大,即。 array-size / number-of-threads >> cache-line-size ,虚假分享不是相关问题。

A2

注意,不需要拆分循环。如果您在一个循环中连续地访问内存中的索引,一个循环就可以了。

#pragma omp for
for (int j = 0; j < N; ++j)
    x[j] += 1;

如果你真的很小心,你可以加上 schedule(static)

vector[my_thread_index] .