Openblas可以在Fortran中使用多线程进行矩阵乘法吗？

问题描述

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。