這篇文章主要講解了“OpenMP創(chuàng)建線程中的鎖及原子操作性能分析”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“OpenMP創(chuàng)建線程中的鎖及原子操作性能分析”吧！

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windows CriticalSection， OpenMP的鎖操作函數(shù)在多核CPU中的性能。

原子操作選用InterlockedIncrement來進(jìn)行測試，

對每種鎖和原子操作，都測試在單任務(wù)執(zhí)行和多任務(wù)執(zhí)行2000000次加鎖解鎖操作所消耗的時間。

測試的詳細(xì)代碼見后面。

測試機(jī)器環(huán)境： Intel 2.66G 雙核CPU 機(jī)器一臺

測試運(yùn)行結(jié)果如下：

SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 78

MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = 2000000, time = 156

SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = 2000000, time = 172

MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = 2000000, time = 3156

SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 250

MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = 2000000, time = 1063

在單任務(wù)運(yùn)行情況下，所消耗的時間如下：

原子操作                 78ms

Windows CriticalSection 172ms

OpenMP 的lock操作        250ms

因此從單任務(wù)情況來看，原子操作最快，Windows CriticalSection次之，OpenMP庫帶的鎖最慢，但這幾種操作的時間差距不是很大，用鎖操作比原子操作慢了2～3倍左右。

在多個任務(wù)運(yùn)行的情況下，所消耗的時間如下：

原子操作                 156ms

Windows CriticalSection 3156ms

OpenMP 的lock操作        1063ms

在多任務(wù)運(yùn)行情況下，情況發(fā)生了意想不到的變化，原子操作時間比單任務(wù)操作時慢了一倍，在兩個CPU上運(yùn)行比在單個CPU上運(yùn)行還慢一倍，真是難以想象，估計(jì)是任務(wù)切換開銷造成的。

Windows CriticalSection則更離譜了，居然花了3156ms，是單任務(wù)運(yùn)行時的18倍多的時間，慢得簡直無法想象。

OpenMP的lock操作比Windows CriticalSection稍微好一些，但也花了1063ms，是單任務(wù)時的7倍左右。

由此可以知道，在多核CPU的多任務(wù)環(huán)境中，原子操作是最快的，而OpenMP次之，Windows CriticalSection則最慢。

同時從這些鎖在單任務(wù)和多任務(wù)下的性能差距可以看出，，多核CPU上的編程和以往的單核多任務(wù)編程會有很大的區(qū)別。

需要說明的是，本測試是一種極端情況下的測試，鎖住的操作只是一個簡單的加1操作，并且鎖競爭次數(shù)達(dá)200萬次之多，在實(shí)際情況中，一由于任務(wù)中還有很多不需要加鎖的代碼在運(yùn)行，實(shí)際情況中的性能會比本測試的性能好很多。

測試代碼如下：

// TestLock.cpp : OpenMP任務(wù)中的原子操作和鎖性能測試程序。 //   #include  #include  #include  #include  #include    void TestAtomic() {      clock_t t1,t2;      int      i = 0;      volatile LONG      a = 0;        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("SingleThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          InterlockedIncrement( &a);      }           t2 = clock();      printf("MultiThread, InterlockedIncrement 2,000,000: a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1); }   void TestOmpLock() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      omp_lock_t    mylock;        omp_init_lock(&mylock);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("SingleThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          omp_set_lock(&mylock);          a+=1;          omp_unset_lock(&mylock);      }      t2 = clock();           printf("MultiThread,omp_lock 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        omp_destroy_lock(&mylock); }       void TestCriticalSection() {      clock_t t1,t2;      int i;      int a = 0;      CRITICAL_SECTION   cs;        InitializeCriticalSection(&cs);        t1 = clock();        for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("SingleThread, Critical_Section 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        t1 = clock();   #pragma omp parallel for      for( i = 0; i < 2000000; i++ )      {          EnterCriticalSection(&cs);          a+=1;          LeaveCriticalSection(&cs);      }      t2 = clock();        printf("MultiThread, Critical_Section, 2,000,000:a = %ld, time = %ld/n", a, t2-t1);        DeleteCriticalSection(&cs);   }   int main(int argc, char* argv[]) {        TestAtomic();      TestCriticalSection();      TestOmpLock();        return 0; }

感謝各位的閱讀，以上就是“OpenMP創(chuàng)建線程中的鎖及原子操作性能分析”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對OpenMP創(chuàng)建線程中的鎖及原子操作性能分析這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！