5.1 实验目的

加深对多核处理器架构的理解；

掌握使用OpenMP进行多线程编程的基本方法；

学习Windows和OpenEuler环境下多核编程的过程和time命令；

5.2 实验平台

1. 需要多核处理器的计算机和微软编程工具Visual Studio 2012。
2. Taishan服务器，已经安装Openeuler操作系统，安装gcc编译器，学生用PC实验机和相关账号访问。

5.3 实验内容

1. Windows环境下的多核编程

1）Visual Studio环境中，新建一个空项目，在项目属性中打开OpenMP支持即可（如图所示）。

2）添加项目中的cpp源文件，代码如下：

#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
void test()
{int a = 0;for (int i=0;i<100000000;i++)a++;}int main()
{clock_t t1 = clock();for (int i=0;i<8;i++)test();clock_t t2 = clock();cout<<"time: "<<t2-t1<<endl;getchar();}

 

查看记录一下运行时间（这是完全串行执行的时间）。

3）然后在for 循环前面增加一行：#pragma omp parallel for

即代码如下：

#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
void test(){int a = 0;for (int i=0;i<100000000;i++)a++;}int main(){clock_t t1 = clock();#pragma omp parallel forfor (int i=0;i<8;i++)test();clock_t t2 = clock();cout<<"time: "<<t2-t1<<endl;getchar();}

 

再查看记录一下运行时间（这是把for循环部分变成多线程并行执行的时间。线程数目就是你电脑CPU的默认线程数目）。分析一下程序性能提升了多少。

执行时间从1305减小至234，多线程并行比完全串行减少了82%。

2. Openeuler环境下的多核编程

1）在实验机器上，使用学生账号通过SSH方式远程连接Taishan服务器 （用户名：stud001——stud140，密码：1）

2）使用lscpu命令，了解Taishan服务器CPU信息，包括CPU(s): 、Thread(s) per core、Core(s) per socket、Socket(s)

 3）使用vim编辑器，创建程序threads.c，并使用gcc编译该程序

 4）运行threads程序，查看并记录运行结果

 5）使用time命令查看real时间（墙上时间（wall clock time）

 6）在threads.c的基础上进行修改，加入多线程指令，了解OMP用法及默认线程数。建立threadsOMP.c程序，使用gcc -fopenmp命令编译后，运行并查看程序结果。观察程序运行时间的变化，并分析原因。

可以看到，96个线程的程序运行时间并不比完全串行执行的时间少，原因可能是clock()测量所有线程的累积时间，上下文切换影响到了多线程的执行速度。

7）使用time命令运行threadsOMP程序，查看墙上时间，比较与之前程序的差异。

    可以看到，96个线程的程序运行时间比完全串行执行的时间多约0.05。但是，96个线程的程序运行的real时间比完全串行执行的real时间少了约87%，user用户CPU时间不相上下，sys系统CPU时间比完全串行执行的时间多了线程切换时间。可见，多个线程可明显降低real执行时间，但是由于上下文切换等原因，程序运行时间反而比完全串行执行的时间长。

8）修改程序使用不同线程数（变量nt）运行程序观察程序结果及墙上时间的变化。列表记录nt为1、2、4、6、8、9、10、32、96时的运行时间

线程数(nt=)	程序结果Time	Real(s)	User(s)	Sys(s)
1	2.537147	2.485	2.560	0.009
2	2.560795	1.244	2.554	0.008
4	2.580562	0.672	2.582	0.000
6	2.549261	0.624	2.545	0.008
8	2.541675	0.314	2.290	0.268
9	2.535507	0.314	2.552	0.004
10	2.541194	0.314	2.325	0.231
32	2.537887	0.314	2.537	0.008
96	2.534621	0.314	2.549	0.008

可以看到，1个线程的程序结果Time与32个线程的程序结果Time差不多，从线程数为2开始，线程数越多，程序结果Time越小；从线程数为1到线程数为8，程序运行的real时间大幅减少，而从线程数为8往后，线程数的增加不会对程序运行的real时间产生较大影响；线程数的变化不会对程序运行的user用户CPU时间和sys系统CPU时间产生较大影响。

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最后一点碎碎念：如果各位有发现本文有哪处有误或理解不当的地方，敬请指正。