Блог

Используя x64 msvc v19.29 на AMD Ryzen 9 5900X (12 ядер, отключен эквивалент гиперпотока AMD), программа распараллеливается только с использованием omp_set_num_threads( 10 ); и, #pragma omp parallel for schedule( dynamic, 1 ) похоже, привязывает один главный и девять рабочих потоков к разным ядрам. Наблюдая за диспетчером задач Windows, 10 ядер используются на 100%, в то время как два ядра более или менее простаивают. Простаивающие и неактивированные ядра меняются при каждом перезапуске программы, но наблюдаемое поведение остается неизменным. Проверка сходства потоков для каждого потока в статическом цикле OpenMP с использованием возвращаемого значения SetThreadAffinitMask( . ) показывает, что всем потокам разрешено работать на всех 12 ядрах.

Напротив, при использовании пула потоков на основе C 17 (здесь главный поток не выполняет никакой работы, а все 10 рабочих потоков) можно наблюдать серьезный пинг-понг потоков, и нет квази-незанятых ядер. Излишне говорить, что производительность варианта OpenMP значительно выше.

Мой вопрос в том, какой механизм используется OpenMP для того, чтобы вызвать наблюдаемое поведение, если он не привязывает потоки к разным ядрам? Как можно воспроизвести поведение с помощью API Windows?

В качестве примечания я не решаюсь использовать OpenMP, поскольку он не гарантирует работу с конструкциями C 11 или выше (насколько мне известно и игнорируя экспериментальные настройки, Visual Studio поддерживает только OpenMP 2.0).

Правка 1: Ответ на вопрос Дж. Ричарда

 auto getMask =
  []( HANDLE handle )
  {
    auto mask = DWORD_PTR{ 1 };
    mask = SetThreadAffinityMask( handle, mask );
    SetThreadAffinityMask( handle, mask );
    return mask;
  };

std::vector< DWORD_PTR > masks( 10 );

#pragma omp parallel for schedule( static, 1 )
for ( auto i = 0; i < 10;   i )
{
  masks[ i ] = getMask( GetCurrentThread() );
}
 

Каждый элемент masks равен 4095 (десятичный) или 111111111111 (двоичный).