如何解决Openblas可以在Fortran中使用多线程进行矩阵乘法吗?
在我的fortran代码中,矩阵乘法在openblas库中使用'dgemm'处理。 矩阵的大小很大,为7000 X 7000,所以我想减少矩阵处理中的计算成本。
我试图使用多线程调用'dgemm',但它似乎不起作用(仅作为单线程工作)。 “时间”命令用于记录所需的计算时间。无论我是否使用-lpthreads标志,我的计算时间都是相同的。在我看来,多线程无法正常工作。
以下是我的test.f和compile命令。您能推荐在矩阵处理中使用多线程的方式吗?对问题的重复以及过于简单和基本的内容感到抱歉,但是现有的问答对我不起作用。谢谢您的任何评论!
- 在bashrc中:
导出OPENBLAS_LIB = / mypath / lib
导出OPENBLAS_INC = / mypath / include
导出OMP_NUM_THREADS = 4
导出GOTO_NUM_THREADS = 4
导出OPENBLAS_NUM_THREADS = 4
- 源命令:
gfortran test.f -o test.x -lopenblas -lpthread
-
样本来源
program test implicit none integer :: i,j,k integer :: m,n,num_threads double precision :: alpha,s double precision,allocatable :: aa(:,:),bb(:,cc(:,:) call openblas_set_num_threads(4) m=7000 allocate(aa(m,m)) allocate(bb(m,m)) allocate(cc(m,m)) aa=1.d0 bb=2.d0 cc=0.d0 write(*,*) 'initialization over' ! calculate matrix multiplication using library alpha=1.d0 call dgemm('N','N',m,alpha,aa,bb,cc,m) write(*,*) 'matrix multiplication over',cc(1,1),cc(m,m) endprogram test
解决方法
无论您尝试在OMP_NUM_THREADS
,OPENBLAS_NUM_THREADS
,MKL_NUM_THREADS
或其他任何环境变量中设置多少线程,都没有关系。在您的代码中,您拥有
call openblas_set_num_threads(4)
并且具有优先级,如果可能的话,您将始终获得这4个线程。
据我了解,-lpthreads
是没有用的。它通常是自动链接的,当您没有出现链接器错误时,这意味着它在默认情况下不需要严格链接。
在测试您的代码时,由于call openblas_set_num_threads(4)
,我总是有大约17秒的时间来运行您的代码。当我将其更改为1时,我得到了25秒。这是一台简单的笔记本电脑,其他东西正在运行。重要的是它也从385%的CPU更改为99%的CPU。
我使用OpenSUSE中包含的默认二进制OpenBLAS。
,您需要启用优化以使并行化生效,即像这样编译
gfortran -O test.f -o test.x -lopenblas -lpthread
请注意-O
开关。
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