Валентин Арьков - Организация параллельных потоков. Часть 2

Рис. 5.19. Загруженная таблица

Задание. Загрузите таблицу и добавьте вычисление логарифма.

Данные загружена и подготовлены. Переходим к анализу результатов.

Щёлкаем по нашей таблице. Присвоим таблице уникальное имя:

Table Tools — Design — Properties — Table Name(рис. 5.20).

С помощью названия Sum8Threadsмы напомним себе, что это была программа суммирования и в этом опыте были задействованы 8 параллельных потоков.

Рис. 5.20. Имя таблицы

Задание.Присвойте таблице короткое информативное имя.

Построим сводную таблицу (Pivot Table).

Выбираем в верхнем меню вставку сводной таблицы:

Insert — Tables — PivotTable.

Делаем настройки в диалоговом окне:

Create PivotTable.

Убеждаемся, что данные для анализа будут взяты из нашей таблицы:

Choose the data that you want to analyze — Select a table or range — Sum8Threads.

Указываем место для сводной таблицы на текущем листе:

Choose where you want the PivotTable report to be placed — Existing Worksheet.

В строчке Locationвыбираем ячейку на текущем листе. Это будет левый верхний угол нашей сводной таблицы (рис. 5.21).

Нажимаем ОК.

Рис. 5.21. Вставка сводной таблицы

На текущем листе появляются очертания будущей сводной таблицы (рис. 5.22).

В правой части окна выводится область настройки полей:

PivotTable Filelds.

Рис. 5.22. Заготовка сводной таблицы

Настроим поля сводной таблицы (рис. 5.23).

Перетаскиваем поля из списка в области строк и столбцов:

Rows — lg N;

Values — lg Twin, lg Tomp.

После такой настройки в сводной таблице появляются числовые значения.

В разделе значений Valuesмы видим указание на вычисление суммы значений:

Sum of lg Twin;

Sum of lg Tomp.

Рис. 5.23. Выбор полей

Настроим вычисление средних значений:

Щелкаем по полю Sum of Tompв области значений Valuesи выбираем в выпадающем меню Value Field Settings(рис. 5.24).

Рис. 5.24. Настройка значений

В диалоговом окне Value Field Settingsвыбираем вычисление среднего значения:

Summarize value field by — Average.

Настраиваем вычисления среднего для обоих отсчётов времени.

Убеждаемся, что в сводной таблице появились средние вместо сумм (рис. 5.25).

Рис. 5.25. Вычисление среднего

Задание.Настройте сводную таблицу, как описано выше.

Мы определили среднее время выполнения программы.

Сравним измерения времени, полученные двумя разными библиотечными функциями — Windowsи OpenMP.

Найдём разность (Twin — Tomp)и выразим её в процентах от Tomp(рис. 5.26).

Поскольку мы ссылаемся на ячейки сводной таблицы, в формуле появляется вызов специальной функции

GETPIVOTDATA

При этом мы не можем копировать формулы. Нам придётся ввести формулы во все ячейки вручную.

Рис. 5.26. Оценка погрешности

Построим график в логарифмическом масштабе (рис. 5.27).

По оси «иксов» — логарифм числа итераций.

По оси «игреков» — логарифм времени выполнения.

Настраиваем масштаб по осям так, чтобы всё поле графика было занято нами данными.

Устанавливаем цвет маркеров и линий.

Можно видеть, что начиная с 10 8 начинается практически прямая линия.

Так что в дальнейших опытах можно ограничиться меньшим количеством вычислений.

Рис. 5.27. Логарифмический масштаб

Задание.Сравните оценки времени выполнения, полученные разными способами.

Нам предстоит провести несколько экспериментов. В этом разделе и в следующих разделах. И в следующих работах тоже. Мы много раз запустим одну и ту же программу. С разными настройками. На разном количестве ядер. Затем мы обработаем результаты и сделаем свои выводы.

Сейчас нас интересует ускорение параллельной программы.

Немного упростим предыдущий вариант параллельного суммирования. Пусть всё делается автоматически.

Текст программы приводится на рис.5.28.

В командной строке вводим количество параллельных потоков (строка 5).

Преобразуем введённую строку в целое число (строка 10).

Задаём число потоков в параметрах директивы parallel (строка 12).

Мы выбрали постоянное количество итераций в цикле. Пусть это будет совсем небольшое число. Всего несколько миллиардов (строка 13).

Определяем продолжительность расчётов (строки 11 и 15). Для используем библиотечную функцию omp_get_wtime. Мы уже убедились в точности её работы.

В конце программы выводим на экран число потоков, полученную сумму и время работы (строка 16).