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并行计算-实验二-矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析

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1、深圳大学实验报告课程名称：并行计算实验名称：矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析姓名：学号：班级：实验日期：2011年10月21日、11月4日一.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long long型。Windows计时:用中的clock_t clock( void )函数得到当前程

2、序执行的时间Linux计时:#include timeval start,end;gettimeofday(&start,NULL);gettimeofday(&end,NULL);coutexecution time: (end.tv_sec-start.tv_sec)+(double)(end.tv_usec-start.tv_usec)/ 1000000seconds endl;答：在windows下使用Microsofe Visual Studio编程，源代码如下：#include #include #include #define NN 2000int aNNNN, bNNNN;long long cNNNN;void solve(int n, int num_thread)int i, j, t, k, time;clock_t startTime, endTime;long long sum;omp_set_num_threads(num_thread);for(i=0;in;i+)/对矩阵a和矩阵b进行初始化t=i+1;for(j=0;jn;j+)aij=t+;bij=

3、1;startTime=clock();sum=0;#pragma omp parallel shared(a,b,c) private(i,j,k)#pragma omp for schedule(dynamic)for(i=0;in;i+)for(j=0;jn;j+)cij=0;for(k=0;kn;k+)cij+=aik*bkj;for(i=0;in;i+)for(j=0;jn;j+) sum+=cij;endTime=clock();time=endTime-startTime;printf(sum=%lld time=%dmsn,sum,time);int main()int n, num_thread;while(scanf(%d%d,&n,&num_thread)!=EOF)solve(n,num_thread);return 0;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

4、行执行时间效率=加速比/节点数表1 不同节点数下程序的执行时间（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，每项实验可只执行1次）答：表2 相同节点数下不同问题规模程序的执行时间与效率方阵阶数并行执行时间串行执行时间效率2000.0150.0470.7833333000.0160.1091.7031254000.0630.2971.1785715000.1560.6571.0528856000.4061.641.0098527000.9073.5780.9862188001.6096.360.9881919002.57810.1090.98031410003.81214.8910.97658711005.3921.0320.9755112007.34428.7340.97814513009.68837.9370.978969140012.42248.640.978908150015.65660.9380.973077160019.23474.8290.972614图3.1 不同问题规模下程序的效率问题规模与效率的关系分析：随着问题规模的增加，程序的效率趋于稳定，但是略微有点下降。

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