GCC Leistung

Question

Ich mache parallele Programmierung mit MPI auf Beowulf Cluster. Wir haben einen parallelen Algorithmus für simuliertes Annealing geschrieben. Es funktioniert gut. Wir erwarten 15-mal schnellere Ausführung als mit seriellem Code. Wir haben jedoch einige serielle C-Codes auf verschiedenen Architekturen und Betriebssystemen ausgeführt, nur um unterschiedliche Datensätze für die Leistungsmessung zu erhalten. Wir haben diese Random-Funktion in unserem Code verwendet. Wir verwenden GCC sowohl auf Windows als auch auf Ubuntu Linux. Wir haben herausgefunden, dass die Ausführung von Linux viel länger dauert und wir wissen nicht warum. Kann jemand diesen Code auf Linux und Windows mit gcc kompilieren und versuchen, mich zu erklären.

#include <stdio.h> 
    #include <stdlib.h> 
    #include <time.h> 

    int main (int argc, char** argv){ 
     double Random(); 

     int k,NUM_ITERATIONS = 10; 
     clock_t start_time = clock(); 
     NUM_ITERATIONS=atoi(argv[1]); 

     // iniciranje random generatora 
     srand(time(NULL)); 

     for(k=0; k<NUM_ITERATIONS; k++){ 
       double raa = Random(); 
     } 
     clock_t end_time = clock(); 
    printf("Time of algorithm execution: %lf seconds\n", ((double) (end_time - start_time))/CLOCKS_PER_SEC); 

    return 0; 
    } 

    // generate random number bettwen 0 and 1 
    double Random(){ 
     srand(rand()); 
     double a = rand(); 
     return a/RAND_MAX; 
    } 

Wenn ich es mit 100 000 000 als Argument für NUM_ITERATIONS auszuführen, erhalte ich 20-mal langsame Ausführung auf Linux als unter Windows. Getestet auf der Maschine mit der gleichen Architektur mit Dual Boot Win + Ubuntu Linux. Wir brauchen Hilfe, da diese Zufallsfunktion ein Flaschenhals für das ist, was wir mit unseren Daten zeigen wollen.

Answer 1

Ich würde andere Zufallszahlengeneratoren untersuchen. Es gibt viele, die gut getestet wurden und eine bessere Leistung zeigen als die zufälligen Standardbibliotheksfunktionen, sowohl hinsichtlich der Ausführungsgeschwindigkeit als auch hinsichtlich der Pseudozufälligkeit. Ich habe auch meinen eigenen RNG für eine Graduiertenklasse implementiert, aber ich würde es nicht im Produktionscode verwenden. Geh mit etwas, das von der Gemeinde überprüft wurde. Random.org ist eine gute Ressource zum Testen von RNG, die Sie auswählen.

Answer 2

Auf Linux gcc, der Aufruf an srand(rand()); innerhalb der Random-Funktion für mehr als 98% der Zeit.

Es wird nicht für die Generierung von Zufallszahlen benötigt, zumindest nicht innerhalb der Schleife. Sie rufen bereits srand() einmal, es ist genug.