矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析.doc

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1、一.实验目的1)用OpenMP实现最基本的数值算法“矩阵乘法”2)掌握for编译制导语句3)对并行程序进行简单的性能二.实验环境1)硬件环境：32核CPU、32G内存计算机；2)软件环境：Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008；4)Windows登录方式：通过远程桌面连接192.168.150.197，用户名和初始密码都是自己的学号。三.实验内容1.用OpenMP编写两个n阶的方阵a和b的相乘程序，结果存放在方阵c中，其中乘法用for编译制导语句实现并行化操作，并调节for编译制

2、导中schedule的参数，使得执行时间最短，写出代码。方阵a和b的初始值如下：输入：方阵的阶n、并行域的线程数输出：c中所有元素之和、程序的执行时间提示：a,b,c的元素定义为int型，c中所有元素之各定义为longlong型。Windows计时:用中的clock_tclock(void)函数得到当前程序执行的时间Linux计时:#includetimevalstart,end;gettimeofday(&start,NULL);gettimeofday(&e

3、nd,NULL);cout<<"executiontime:"<<(end.tv_sec-start.tv_sec)+(double)(end.tv_usec-start.tv_usec)/1000000<<"seconds"<#include#include#defineNN2000inta[NN][NN],b[NN][NN];longlo

4、ngc[NN][NN];voidsolve(intn,intnum_thread){inti,j,t,k,time;clock_tstartTime,endTime;longlongsum;omp_set_num_threads(num_thread);for(i=0;i

5、d(a,b,c)private(i,j,k){#pragmaompforschedule(dynamic)for(i=0;i

6、n",sum,time);}intmain(){intn,num_thread;while(scanf("%d%d",&n,&num_thread)!=EOF){solve(n,num_thread);}return0;}2.分析矩阵相乘程序的执行时间、加速比和效率：方阵阶固定为1000，节点数分别取1、2、4、8、16和32时，为减少误差，每项实验进行5次，取平均值作为实验结果。答：串行执行时程序的执行时间为：T=15.062s加速比=顺序执行时间/并行执行时间效率=加速比/节点数表1不同节点数下程

7、序的执行时间（秒）节点数实验结果12481632第1次16.6408.1724.0782.1251.0930.594第2次16.4228.1564.1722.1411.0780.578第3次16.4068.2664.0782.1251.0940.563第4次16.7818.1724.0792.1091.0940.563第5次16.4228.1714.0782.1251.0930.578平均值16.53428.18744.09702.12501.09040.5752图1不同节点数下程序的执行时间图2不同

8、节点数下程序的加速比图3不同节点数下程序的效率执行时间的分析：随着节点数的增加，程序的执行时间减少，大概可以从结果中得出，随着节点书的增加一倍，执行时间减少一半加速比的分析：随着节点数的增加，程序的加速比增加，大概可以从结果中得出，随着节点书的增加一倍，加速相应的增加接近一倍效率的分析：随着节点数的增加，程序的效率逐渐减少3.分析矩阵相乘程序的问题规模与效率的关系：固定节点数为4，让方阵阶从200到1600之间变化，每隔100取一个值。（为了减少时间，每