У меня есть то, что я понимаю как относительно простую конструкцию OpenMP. Проблема в том, что программа работает примерно в 100-300 раз быстрее с 1 потоком по сравнению с 2 потоками. 87% программы тратится на gomp_send_wait() и еще 9,5% на gomp_send_post.
Программа дает правильные результаты, но мне интересно, есть ли ошибка в коде, которая вызывает некоторый конфликт ресурсов, или просто накладные расходы на создание потока совершенно не стоят того для цикла размером фрагмента 4. p варьируется от 17 до 1000, в зависимости от размера моделируемой молекулы.
Мои цифры приведены для наихудшего случая, когда p равно 17, а размер блока равен 4. Производительность одинакова, независимо от того, использую ли я статическое, динамическое или управляемое планирование. С p=150 и размером фрагмента 75 программа по-прежнему в 75-100 раз медленнее, чем последовательная.
...
double e_t_sum=0.0;
double e_in_sum=0.0;
int nthreads,tid;
#pragma omp parallel for schedule(static, 4) reduction(+ : e_t_sum, e_in_sum) shared(ee_t) private(tid, i, d_x, d_y, d_z, rr,) firstprivate( V_in, t_x, t_y, t_z) lastprivate(nthreads)
for (i = 0; i < p; i++){
if (i != c){
nthreads = omp_get_num_threads();
tid = omp_get_thread_num();
d_x = V_in[i].x - t_x;
d_y = V_in[i].y - t_y;
d_z = V_in[i].z - t_z;
rr = d_x * d_x + d_y * d_y + d_z * d_z;
if (i < c){
ee_t[i][c] = energy(rr, V_in[i].q, V_in[c].q, V_in[i].s, V_in[c].s);
e_t_sum += ee_t[i][c];
e_in_sum += ee_in[i][c];
}
else{
ee_t[c][i] = energy(rr, V_in[i].q, V_in[c].q, V_in[i].s, V_in[c].s);
e_t_sum += ee_t[c][i];
e_in_sum += ee_in[c][i];
}
// if(pid==0){printf("e_t_sum[%d]: %f\n", tid, e_t_sum[tid]);}
}
}//end parallel for
e_t += e_t_sum;
e_t -= e_in_sum;
...
