我的OPENMP调试记录

在本文中，作者分享了他们在尝试使用OpenMP对FORTRAN程序进行并行加速的调试过程。OpenMP是一种并行编程模型，主要用于C、C++和FORTRAN等语言，它通过添加特定的编译器指令来实现并行化，从而提高计算密集型任务的执行效率。 作者在程序中添加了`!$OMP PARALLEL NUM_THREADS(2) DEFAULT(SHARED)`指令，创建了一个包含2个线程的并行区域，并声明了默认共享变量。`private(I,CK, GAM, PRAN, PI)`这部分定义了这些变量为私有变量，每个线程都有自己的副本，防止数据冲突。这确保了线程间的独立计算，同时避免了全局变量的同步问题。 接着，作者尝试了不同的任务分配策略，如`!$OMP DOSCHEDULE(DYNAMIC,4)`，这里采用了动态调度，将DO循环的任务分组，每次分配给完成一组任务的线程。他们发现，动态调度参数为3或4时，性能表现最佳。 在分析运行时间时，作者比较了不同线程数和任务分配策略的效果。他们发现，当线程数为2，任务分配方式为动态调度（参数为3或4）时，相比于串行执行，OpenMP能带来一定的加速效果。然而，静态调度（STATIC）和指导调度（GUIDED）在某些情况下并未体现出明显的性能提升，这可能是因为负载平衡问题或者同步开销。 作者还深入探讨了OpenMP中的同步机制，提到了`_kmp_join_call`和`_kmp_fork_barrier`这两个关键函数。`_kmp_join_call`用于等待所有并行线程完成任务，`_kmp_fork_barrier`则确保所有线程在进入下一个并行区域前完成当前任务。这些同步操作对于保持程序的正确性至关重要，但也可能导致性能损失，尤其是在数据同步和负载不平衡的情况下。 为了进一步优化，作者通过调整网格数量来增加任务量。他们发现，随着任务量的增加，OpenMP的加速效果更加显著。例如，当网格大小为200*200时，相比于没有使用OpenMP的情况，加速比达到了2.26。这表明，当并行任务足够多时，OpenMP能够充分利用多核处理器的优势，有效提高程序的运行速度。 此外，作者还提到在VS2022的Release模式下，与命令行运行相比，OpenMP的性能有所提升。这可能是因为编译器优化和运行环境的不同导致的。 总结来说，OpenMP为FORTRAN程序提供了并行化的可能，通过合理的线程数配置、任务调度策略以及理解并控制同步开销，可以显著提升程序的运行效率。然而，优化过程需要针对具体程序的特性和任务量进行，以找到最佳的并行化方案。