【计算机系统结构实验】实验5 多核编程（OpenMP编程）
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
- 需要多核处理器的计算机和微软编程工具Visual Studio 2012。
- 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
#include
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: "<
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
#include
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 for
for (int i=0;i<8;i++)
test();
clock_t t2 = clock();
cout<<"time: "<
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。