实验三：多线程编程方法学.doc

实验三：多线程编程方法学模块一： Intel Parallel Studio基本使用一 Parallel Amplifier的应用4 确保编译正确通过。Ctrl+F5运行记录运行时间 s。9 选择“Bottom-up” 选项，将会看到函数运行情况和CPU使用情况。 在本项目中 threadFunction() 函数执行时间最长，执行时间 s。10 结论：如果将本项目并行化，则应将 threadFunction()函数并行化。二 Parallel Inspector的应用6 在“summary”选项中将会看到项目中存在的问题是创建线程函数出错7 双击错误提示，进入源代码，有问题的代码是threadHandlesi = CreateThread( NULL,0,threadFunction,(LPVOID)&tNumi,0,NULL);9 编译执行，运行时间_。此时，虽然代码执行结果正确，但是运行效率极低。13 选择“Bottom-up” 选项，将会看到项目中的线程同步过程。分析线程同步过程中存在的问题是多个线程同时访问和离开临界区时，会出现长时间的等待14 继续优化代码，达到满意优化效果。优化代码后，运行时间_。代码如下：static long num_steps= 10000000;/将迭代的次数适当的缩减 EnterCriticalSection(&gCS); sum = sum + 4.0/(1.0 + x*x); /compute partial sums at each th LeaveCriticalSection(&gCS);模块二： 多线程编程综合练习一 编译执行串行代码2 编译PrimeSingle项目成功后，打开项目属性对话框，通过Configuration Properties中的Debugging，在Command Arguments参数中输入1 2000，如下图所示。记录执行结果，质数个数： 303 ，执行时间： 0.03 s3 将Command Arguments参数中输入1 5000000，记录执行结果，质数个数： 669 ，执行时间： 0.06 s二 用Parallel Amplifier工具查找PrimeSingle项目的热点8 选择“Bottom-up” 选项，将会看到函数运行情况和CPU使用情况。 在本项目中 ShowProgress（） 函数执行时间最长，执行时间 0.015 s。9 结论：如果将本项目并行化，则应将 ShowProgress（）函数并行化。三 编译执行并行代码2 打开OpenMP开关，编译PrimeOpenMP项目，确认编译通过后，将Command Arguments参数修改为1 5000000。 多次执行记录执行结果，质数个数： 348513 ，执行时间： 56.57 s质数个数： 348513 ，执行时间： 66.57 s 执行结果的不唯一，说明程序存在问题。四 用Parallel Inspector工具查找PrimeOpenMP项目中存在的问题4 在“summary”选项中将会看到项目中存在的问题是_数据有冲突7 修正后程序输出结果（参数为 1 5000000）：质数个数： 348513 ，执行时间： 7.97 s加速比： 8.50 五 性能提升减少printf语句的调用次数2 修正后程序输出结果（参数为 1 5000000）：质数个数： 348513 ，执行时间： 6.81 s加速比： 10.15 六 性能提升用InterlockedIncrement代替critical2